文档介绍：摘要近年来,人运动的视觉分析是计算机视觉领域的研究热点之一,其内容主要涉及运动人体目标检测和人体运动姿势识别,其研究目的在于通过分析人体的运监控、运动分析等应用中。论文包括图像序列预处理、数据降维以及人的运动姿图像序列预处理阶段包括两部分:栽纪枷裥蛄薪性硕颂迥勘昙觳狻A顺浞掷萌颂迦ň致掷L卣饕约安煌≈涞南嗷ス叵担捎昧餍窝八在一些研究领域中,需要处理的数据具有很高的维数,其中有用的信息淹没在大量数据之中,如何降低待处理数据的维数并提取出有效信息成为需要解决的降维方法。本文较详细的讨论了七种比较有影响的数据降维方法,对其原理证明、廓序列进行降维。实验表明,数据降维后的低维数据之间较好地保持了原始高维数据之间的相互关系,并且在低维空间进行识别的运算量大大减少。氏空间中进行数据分类识别。本文分别采用平均嗬搿⒏咚鼓P秃鸵包括目标检测,运动目标分类,人体跟踪和行为理解与描述。本文研究内容主要动姿势为目标跟踪和行为理解等工作提供更多的信息。研究成果可以应用在智能势识别三方面内容。法进行数据降维处理,并根据算法需要构造了一种人体轮廓图像序列规范化操作算法。关键问题之一。数据降维方法分为线性和非线性两类,流形学习属于非线性数据步骤以及部分应用进行了较详细的整理和阐述。应用局部线性嵌入方法对人体轮本文建立了人体运动轮廓样本库。基于人体轮廓的全局特征,把图像序列帧与帧之间的相互关系利用流形学习方法映射到低维空间的欧氏距离,并在低维欧马尔可夫模型的方法对待识别数据进行实验分析,并对实验结果进行了分析总结。关键词:人体运动姿势识别;流形学习;阴影去除:轮廓规范化中文摘要
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论文作者签名:乙歹反导师签名:%只期:丑吲年歹月鮬论文作者签名:己岁次大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明宅的序;月珂日保密口,在——年解密后适用本授权书。原创性声明学位论文版权使用授权书本人郑重声明:本论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,基王逾形堂盈的厶往运动姿势迟别:。除论文中已明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发本声明的法律责任由本人承担。版权使用管理办法一,同意大连海事大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或撰写成博士/硕士学位论文经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以表或未公开发表的成果。本学位论文作者及指导教师完全了解誓大连海事大学研究生学位论文提交、扫描等复制手段保存和汇编学位论文。本学位论文属于:保密口不保密口朐谝陨戏娇蚰诖颉啊
军事和民用的自动视频理解技术。文献【】介绍的妒系统实现了多人的分割以及跟踪,第滦髀人运动的视觉分析研究现状琁近年来,人运动的视觉分析已成为计算机视觉领域的研究热点之一。其目的是从图像序列中通过图像分割提取出运动目标,然后对运动目标分类确定出运动人体目标,并献对各个处理过程以及方法进行了分类和总结【引。美国的卡内基梅隆大学、麻省理工学院等大学参与研究的并能对简单的人体行为进行识别。文献⋯】介绍的低惩ü僭硕勘甓栽硕目标的行为进行分析理解,并对异常行为进行报警。国内的中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中国科学院计算技术研究所,浙江大学计算机辅助设计与图形学国最大的多视角步态监控图像数据库。另外,国际上的权威期刊如等,重要学术会议如琁阴影、背景实时变化以及摄像机本身带来干扰等因素的影响。主要处理方法有帧差法,背景差法,光流法。目标分类的目的在于将众多运动目标进行分类,找出运动人体对应的运动区域,以便于进行跟踪、识别等后续工作。主要处理方法有基于形状信息的分类,实现同一人体目标在图像帧间的匹配,达到跟踪人体的目的。主要处理方法有基于模型对人体目标加以跟踪,行为识别和理解。国内外众多学者致力于该方面的研究,许多文钅俊】,主要研究用于家重点实验室等研究机构在该领域也进行了大量研究。其中,中科院自动化所承担的国际科技合作重点项目“人的运动与行为视频分析’’通过验收,该项目建立了国际上规模珻,,纫步嗽硕氖泳醴治鲎魑V魈饽谌葜弧】【俊运动目标检测目的是将背景中的运动部分提取出来,在此过程中会受到光照、天气、基于运动特性的分类。人体跟踪通过分析人体目标的位置、形状、颜色、纹理等特征,基于流形学习的人体运动姿势识别
人运动的视觉分析研究意义流形学习方法简介的跟踪,基于区域的跟踪,基于活动轮廓的跟踪,基于特征的跟踪。行为理解与描述是基于前边问题的更高层次的工作,目的在于对人