人體行為識別關鍵技術研究探討

1、引言

對人的行為識別和理解在近年來越來越受到科研工作者的關注。它涉及計算機視覺研究領域、人工智能和模式識別領域，由于其在智能監控、人機交互、視頻檢索、體育賽事分析、運動員輔助訓練、病人監護等方面有著廣泛的應用前景而成為了近幾年的研究熱點。

根據行為復雜程度的不同，一般可將基于視覺的人體行為識別劃分為三個層次[1]：對一段視頻中正在進行的動作或發生的事情做出識別時，該系統的輸入是一段視頻，輸出可以是一個簡單的動作，如“左腿向前”等;也可以是一系列動作組成的行為，如“跑”、”跳”;還可以是一種事件活動，如體育賽事中的”跨欄”、地鐵站里發生”搶劫”等。

隨著近年來對人體行為識別研究的不斷深入，通過對大量相關文獻[1-5]的整理總結：人的行為識別和理解研究一般遵從運動目標檢測及跟蹤，姿態估計，動作特征提取和動作分類幾個基本過程。在行為識別中，常用的方法是從視頻直接提取動作狀態特征進行動作表示，然后對各個行為狀態特征進行分類，從未而達到識別的目的。分類的算法一般是需要通過機器學習、訓練樣本數據來得到。

本文主要人體行為識別介紹了該技術的研究現狀和采用的一般方法， 分析了致使進展較慢的一些因素， 最后就其未來的研究發展趨勢進行了探討。

2特征描述

在這部分，本文主要討論從視頻序列中提取動作特征的各種方法。主要分為基于局部特征的特征描述和基于全局的特征描述[6]。……