人体行为识别算法研究

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静态图像中的人体行为识别是图像处理领域的热门研究方向之一。正确的识别静态图像中的人体行为,有助于图像的分类、检索以及视频监控和人体追踪等应用。本文中选取Imagenet数据集中的10类人体行为进行人体行为识别算法的研究。首先,研究了基于浅层特征的行为识别理论,采用了基于分布式行为图像区域的行为识别算法。将人体划分为姿态部位,通过距离度量的方法找到具有相似结构的图像区域作为数据正样本,训练得到分类模型。并将该算法与经典的梯度方向直方图、可形变部件模型的算法进行了对比实验,基于分布式行为图像区域的行为识别算法取得了更优的分类结果。其次,根据人体的视觉感知机制,提出了基于语义显著图的人体行为识别算法。通过滑动窗口和相似性度量的结合方法,找到最能展现图像语义特征的行为区域,即为语义显著区域,以语义显著区域和原始图像作为双输入源进行了人体行为识别的研究,增强了图像中显著区域信息的利用率,更好的展现了图像的可识别区域,有助于人体行为的识别。最后,根据人体非刚性运动的特征,将人体部位划入不同的通道,更加细致的表现了人体的行为语义,分析不同通道的行为识别效果,提出了5-通道的行为识别算法,根据对应的通道划分准则,形成了D-Imagenet数据集。在5个通道,3个层次上进行卷积神经网络CNN特征提取以及基于SVM的分类器训练。该算法细化了特征,有效的解决了人体行为识别类别之间相似、类内差异大的问题。
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