基于图模型的双人交互行为识别与理解算法研究

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5、授指导教师单位：沈阳航空航天大学论文提交日期：2016年03月01日论文答辩日期：2016年03月12日沈阳航空航天大学2016年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREERESEARCHONTHERECOGNITIONANDUNDERSTANDINGOFTHEINTERACTIONBEHAVIORBASEDONGRAPHMODELCandidate：ChanghuiWangSupervisor：XiaofeiJiSpecialty：ControlEngineeringDate:March,2016沈阳航空航天大学硕士学位论

6、文摘要基于视频的双人交互行为识别是计算机视觉领域以及人体运动分析领域重要的研究方向之一，相对于单人动作识别领域大量的研究成果，对于双人交互行为的识别与理解的研究相对较少。然而在一些特定场合的智能视频监控对于双人交互行为的识别与理解的需求更加迫切。目前双人交互行为识别的框架中，基于整体的识别方法往往不能准确表示交互行为的内在属性，准确度不高；基于个体分割的方法对于遮挡等因素的抗干扰能力差，识别模型的建模复杂度较高，使双人交互行为识别与理解算法的应用受到了极大的限制。本文针对现有的双人交互行为识别算法存在的问题进行了深入研究：首先，在对双人交互行为识别领域前人的研究成果进行整理的过程中，首次

7、从识别框架的角度对其进行归纳总结，将目前主要的交互行为识别领域的研究成果，分为基于整体的识别方法以及基于个体分割的识别方法两大类，通过深入分析，找出了这两种识别框架各自的优缺点，为下一步的深入研究奠定了基础。其次，对基于时空兴趣点（Spatio-TemporalInterestPoints，STIPs）的局部特征和基于方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient，HOG）的全局特征的表述能力进行了大量的测试