基于双目人体运动的分析和识别

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1、国内图书分类号：TP391.41学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于双目的人体运动分析与识别硕士研究生：罗召洋导师：王轩教授申请学位：工学硕士学科、专业：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2012年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TM391.41U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeofEngineeringHUMANMOTIONANALYSISANDRECOGNITIONBASEDONBINOCULARVISIONCandida

2、te：LuoZhaoyangSupervisor：Prof.WangXuanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：December,2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要社会的文明程度和人本身息息相关，从社会心理学角度上来说，

3、人们越来越关注自身和自身所处的环境，这势必会促使人们探索一种观察模式来反映自身及周围的情况。人体运动分析与识别应运而生。人体运动分析与仿真、数字娱乐、医疗服务、图像精确定位等等，都离不开人体运动分析与识别，因而具有巨大的经济价值和社会价值。随着计算机硬件成本的不断下降，计算能力的不断提高，人体运动识别更是得到了空前的发展。在计算机视觉的研究领域中，由于它涉及到了视觉计算、机器学习、数字图像处理等多门学科，必将充满各种挑战。近几年来，人们热衷于从视频中研究分析人体的运动，主要包括简单动作的识别，比如人的姿态、表情等。分析过程中，研究方法简便，但是准确度不高，或者

4、研究方法复杂，空间复杂度和时间复杂度高。本文提出了一种新的识别方法-基于双目的人体运动分析与识别。目前的研究表明，关于双目的研究主要集中在空间信息复原上。而本文借助双目的优势，从视差图入手，提取特征来表征相关人体运动信息。同时，为了提高识别的准确率，利用了人体运动的轮廓特征。深度特征和轮廓特征通过一定的特征融合方法组合起来，共同表征人体运动的特点。最后利用相关机器学习算法：朴素贝叶斯分类、支持向量机等，来构建一个人体运动识别模型。本文所做的主要工作如下：（1）从实现场合和所应用的技术方面，研究和分析了视差图，总结比较了一些当今流行的视差图生成技术。主要涉及到了

5、三种立体匹配算法的分析：块匹配算法（BM），半全局匹配算法（SGBM）和图割匹配算法（GC）。通过比较这三者的匹配效果和执行速度，折中选择SGBM来作为本系统的立体匹配算法。（2）在特征提取上，重点对视差图进行了处理。在某些情况下，生成的视差图灰度分布不均匀，本文采取直方图均衡化的方法来处理。使灰度均匀分布。同时经过均衡化处理后，以该视差图的灰度直方图作为它的特征，也能很好的表征该人体动作。（3）基于视差图的特征提取后，选用目前比较流行的机器学习算法-支持向量机，来建立识别模型。构建模型的过程中，用到了LIBSVM软件包，快速方便的解决人体动作识别分类问题。同

6、时还确定了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数的选择。关键词：双目视觉；视差图；直方图均衡化；支持向量机-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractThedegreeofsocialcivilizationiscloselyrelatedwithhumanself.Accordingtothesocialpsychologicalperspective,peoplepaymoreandmoreattentiononthemselvesandtheirenvironment,whichwillencouragepeopletoexplorean

7、observationmodetoreflectitselfandthesurroundingcircumstances.Hence,humanmotionanalysisandrecognitionemergesasthetimesrequiring.Withthehelpofhumanmotionanalysisandrecognition,wecandohumanmotionanalysisandsimulation,digitalentertainment,medicalservices,andimageprecisepositioningetal,s

8、oithasenormousecono