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《基于运动与外形特征的人体行为识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第36卷第5期计算机工程2010年3月Vol.36No.5ComputerEngineeringMarch2010·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2010)05—0193—03文献标识码：A中图分类号：TN911.73基于运动与外形特征的人体行为识别黄先锋，张彤，莫建文，袁华，欧阳宁(桂林电子科技大学信息与通信学院，桂林541004)摘要：多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征，存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合，采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰
2、、招手、指和走7种人体行为进行识别，结果证明走与跑的识别率得到很大提高。关键词：行为识别；计算机视觉；支持向量机；主分量分析HumanBehaviorRecognitionBasedonCharacteristicsofMovementandShapeHUANGXian-feng,ZHANGTong,MOJian-wen,YUANHua,OUYANGNing(Information&CommunicationCollege,GuilinUniversityofElectronicTechnology,Guilin541004)【Abstra
3、ct】Mostoftheexistingcharacteristicextractionmethodsjustusesimpleshapecharacteristicsandexistproblemoflowwalkingandrunningrecognitionrate.ThispapercombinesthevelocitycharacteristicsofmovementandthePrincipalComponentAnalysis(PCA)shapecharacteristicsobtainedaftermoreaccurates
4、egmentationandunifyingthesizeofimages.ItusesSupportVectorMachine(SVM)torecognizesevenkindsofhumanbehaviorsincludingrunning,squat,standing,bending,waving,directingandwalkingfromeightdirections.Experimentalresultsshowthatwalkingandrunninggethigherrecognitionrate.【Keywords】be
5、haviorrecognition;computervision;SupportVectorMachine(SVM);PrincipalComponentAnalysis(PCA)[1]现有人体行为识别方法一般使用隐马尔科夫模型，虽1.2特征提取然支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)在行为识别中分别从每个较精确的分割后样本视频中提取样本，每个[2][3]被广泛应用，但主要面向人脸识别和步态身份识别，其行为样本从8个方向(每45º为一个方向)提取，每个方向提取特征提取过程通常只关注感兴趣区域，而没有提取图像重置动作姿
6、态较连贯的6张像素相同的样本，包括跑、蹲、站、[4]归一化大小的外形特征或与计算复杂运算速度较慢的运动弯腰、招手、指和走7个动作，共336张样本图片。用主分[5]光流特征相结合。量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)对其进行特征提1识别算法取，作为SVM的分类特征向量。识别算法的步骤如下：(1)感兴趣区域提取与图像大小重1.2.1基于PCA的人体行为样本图像外形特征提取置归一化，采用基于轮廓的质心提取算法和自适应背景模型PCA具有简单有效等优点，是应用较广泛的人体行为特的背景差分算法；(2)特征提取，采用图像
7、重置归一化算法和征提取方法，目前已成为基准测试算法[2]。假设有M幅大小PCA算法以及基于轮廓质心的运动速度特征提取算法；(3)分类为NN×的人体行为样本图像，将每幅图像按列相连构成一识别，采用SVM算法。个N2维的列向量x,1i=,2,,⋅⋅⋅M，并组成NM2×的矩阵X，i1.1感兴趣区域提取与图像大小重置归一化记为Xxxx=[;;;]12LMNM2×，由式(1)和式(2)估计出的人体行每个视频文件只包含一个人的一种行为。先用自适应背景为图像的均值向量m和协方差矩阵C分别为模型对背景进行建模和初始化，再用背景差分法对人体运动目xx1M标进
8、行检测并做二值化处理。然后用基于轮廓的质心提取算法mx=∑xi(1)Mi=1找出人体目标的质心，并对其进行较精确的加框操作，即框的1M大小按人体高度确定，以得到较精确的人体运动目
