基于深度数据的行为识别算法研究

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1、分类号：TP391520．6040密级：天津理工大学研究生学位论文基于深度数据的行为识别算法研究(申请硕士学位)学科专业：计算机技术研究方向：模式识别与计算机视觉作者姓名：申晓霞指导教师：张桦教授2014年1月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’SDegreeResearchonHumanBehaviorRecognitionAlgorithmsBasedondepthInformationByShenXiaoxiaSupervisorZhangHuaJanuar

2、y2014独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨盗墨墨太鲎或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：宁晚敖签字日期：w’中年了月f日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解墨盗墨墨太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨盗墨墨太望可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫

3、描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：冲唬戳签字日期：仞7忤弓月1日导师签名：签字日期：彳月忱峄摘要人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应用，是一个既重要又富有挑战性的课题。传统行为识别大都作用在RGB图像序列上，由于可见光相机获得的数据信息会受到光照、阴影和环境变化等因素的干扰，影响了行为识别的准确性。随着传感技术的发展，尤其是微软推出Kinect设备后，获得深度图像的代价急速下降，激发了学者们研究和应用该类图像的兴趣。深度

4、图像和可见光图像不同，深度图像受到光照、阴影、色度、环境变化等外界影响比较小，影响深度图像的只是物体的空间位置，在一定程度上，根据距离信息可以解决利用RGB图像进行行为识别时难以将人体分割出来的问题。因此，本文主要研究基于深度数据和深度数据与RGB图像结合的人体行为识别的问题，研究重点集中于人体运动变化过程的描述和行为特征的提取上。主要研究成果如下：l、为了很好地捕获人体运动变化过程，本文首先定义了一种新的基于深度数据的运动历史图像，即深度差值运动历史图像，在此基础上，提出一种新的RGB图前景分割方法，该方法将去除背景的深度图与RGB图进行对应

5、像素相乘，从而获得RGB图像中人体的大概区域，然后再捕获RGB视频序列的人体运动变化过程，即深度限制RGB图差值运动历史图像，这种差值运动历史图像比传统的运动历史图像更好的描述人体运动变化过程。2、由于不同物体从不同视角去观察能够获得不同的信息，且这些信息具有一定的互补作用，有助于提高行为识别的准确性。因此本文提出了利用人体运动变化过程的侧轴投影法(正投影图／上投影图／左投影图)来描述不同视角下的人体运动变化过程。3、在目前的研究中，基于深度数据的行为识别已经取得了一定的进展，但还没有一个公认的、鲁棒性好的行为描述子，因此本文提出了一种能较好的

6、捕获人体运动空间分布的分层分块均值特征，并引入成功应用于场景分割的GIST和PHOG特征作为行为描述子，进一步提出使用融合特征作为人体行为描述子。实验证明本文提出的行为特征具有很好的鲁棒性和区分性，其识别率远高于一些具有代表性的行为描述子。4、虽然深度图像有着各种优点，但是可见光图像也有很多深度图像无法比拟的优点，例如，RGB图像具有自身的纹理信息和灰度变化信息，这些信息对于描述人体行为也是非常有用的。因此本文将不同的深度特征和RGB特征相融合来进行行为识别，进一步提高了行为识别的准确性，其识别率高于仅使用深度数据或RGB图像，在公共行为数据集

7、DHA上，最高可达95．2％。关键词：人体行为识别Kinect深度数据差值运动历史图像侧轴投影图融合特AbstractHumanbehaviorrecognitionhasimportantapplicationsinvideosurveillanceandhuman—computerinteraction，anditisalsoanimportantandchallengingissue．MosttraditionalbehaviorrecognitionfocusedonRGBimagesequences，butRGBimagesobtai

8、nedfromvisiblelightcameraweresubjecttointerferenceoflight，shadowandenvironm