基于监控视频流的人体行为识别技术的研究与实现

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近年来,视频辨识是计算机视觉领域研究的难点和热点。目前大部分研究人员主要针对静态图片中的人体行为展开研究,采用静态图片的方法忽略了行为存在的连续性特点,且样本之间缺少时间上的关联。本文考虑到行为的时序性,以视频流为数据源分析人体的运动特征,以一定场景下的走、站立、坐下和摔倒四种人体行为的研究为出发点,实现视频流或图像序列中不同行为的分类与识别。本文的主要研究工作如下:(1)对比分析了国内外基于监控视频流的人体行为识别方法,对涉及的行为识别技术进行了研究,并分析了各类算法的利弊与应用缺陷,在此基础上设计了本文的研究方法并提出了解决问题的新思路。(2)以修剪过的具有单标签类别的视频流作为数据源,应用改进的密集轨迹算法提取人体行为的轨迹特征、HOG特征、HOF特征、MBH特征,实现对多种特征的Fisher Vector编码处理,并进行L2范数归一化处理。结合三维卷积动态神经网络提取的时序特征,对多种特征赋予一定权值系数和核函数进行特征融合,优化后的特征融合算法较单一特征更具有针对性,行为特征更强。采用有监督学习的方法在整理的行为数据样本中训练人体行为识别模型,在公共数据集HDMB51和自己数据集MyDataBase上分别进行测试,输出待测样本的行为标签和准确度。(3)实验分析中数据样本来自多种公开数据集,同时增加了生活中采集的样本数据,用训练好的模型测试不同场景下人体行为识别的准确性。试验结果表明,本文的研究方法对诸如图像对比度变化、亮度变化、噪声等干扰具有鲁棒性,不仅提高了行为识别的准确性,而且该方法同样适用于其他人体行为的辨识。
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