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时间:2018-10-23
《复杂场景下面向时空模糊性的人体动作检测方案研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、复杂场景下面向时空模糊性的人体动作检测方案研究摘要:与严格受控环境下传统的人体动作检测不同,进行复杂场景下的动作检测时由于背景带有噪声、人体遮挡和跟踪不全导致空间和时间边界存在时空模糊性。现有的动作检测方案无法有效解决这一问题,为此,首先采用运动历史图像特征和外观特征对人体运动进行区分,然后将一个动作的候选区域看成是一个实例包,提出模拟退火多实例学习支持向量机(SMILE7SVM)算法实现人体动作检测。仿真结果表明,该算法在公共的CMU运动数据集上的性能优于现有算法。另外,还提出了一种超市客户意图检测系统,可检测拥挤的超市中客户是否有意从货架上取货,对于
2、商家研宄客户兴趣具有重大价值。关键词:人体动作检测;时空模糊性;运动历史图像特征;外观特征;多实例学习中图分类号:TN911.73734;TP391文献标识码:A文章编号:10047373X(2016)15?0038?05Abstract:Unlikethetraditionalhumanmotiondetectioninwell?controlledenvironment,thespaceandtimeboundaryexiststhespace?timefuzzinessduetothe复杂场景下面向时空模糊性的人体动作检测方案研究摘要:与严格受控环
3、境下传统的人体动作检测不同,进行复杂场景下的动作检测时由于背景带有噪声、人体遮挡和跟踪不全导致空间和时间边界存在时空模糊性。现有的动作检测方案无法有效解决这一问题,为此,首先采用运动历史图像特征和外观特征对人体运动进行区分,然后将一个动作的候选区域看成是一个实例包,提出模拟退火多实例学习支持向量机(SMILE7SVM)算法实现人体动作检测。仿真结果表明,该算法在公共的CMU运动数据集上的性能优于现有算法。另外,还提出了一种超市客户意图检测系统,可检测拥挤的超市中客户是否有意从货架上取货,对于商家研宄客户兴趣具有重大价值。关键词:人体动作检测;时空模糊性;
4、运动历史图像特征;外观特征;多实例学习中图分类号:TN911.73734;TP391文献标识码:A文章编号:10047373X(2016)15?0038?05Abstract:Unlikethetraditionalhumanmotiondetectioninwell?controlledenvironment,thespaceandtimeboundaryexiststhespace?timefuzzinessduetothebackgroundnoise,humanbodyocclusionandincompletetrackingwhileperf
5、ormingmotiondetectionincomplexscene.Theavailablemotiondetectionschemescan7tsolvetheaboveproblemeffectively,thereforethemotionhistoryimage(MHI)featuresandappearancefeaturesareusedtodistinguishthehumanmotion.Andthenthecandidateregionsofanactionareregardedasaninstancepackage,andthes
6、imulatedannealingmultipleinstanceslearningsupportvectormachines(SMILE7SVM)algorithmisproposedforrealizingthehumanmotiondetection.ThesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmissuperiortotheavailablealgorithmsintheaspectofpublicCMUactiondataset.Inaddition,aclientintentiondetect
7、ionsystemforsupermarketsisproposed,whichcandetectwhetherthecustomersintendtogetthemerchandiseonshelfincrowdedsupermarket,andhasthesignificantvalueformerchantstoresearchthecustomerinterests.Keywords:humanmotiondetection;space?timefuzziness;motionhistoryimagefeature;appearancefeatu
8、re;multi?instancelearning0引言当前大多数人体数据集中,
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