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1、第27卷第1期模式识别与人工智能Vol.27No.12014年1月PR&AIJan.2014∗人体动作行为识别研究综述李瑞峰王亮亮王珂(哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150080)摘要人体动作行为识别因其在视频监控、虚拟现实、人机智能交互等领域的广泛应用而成为计算机视觉领域的研究热点.文中将人体动作行为识别问题归纳为计算机经过检测动作数据而获取并符号化动作信息,继而提取和理解动作特征以实现动作行为分类的过程,在此基础上,从运动目标检测、动作特征提取和动作特征理解3个方面对涉及到的技术进行回顾分析,对相关方法进行分类,并讨论相关难点和研究方向
2、.关键词动作识别,运动目标检测,动作特征提取,动作特征理解中图法分类号TP391.4ASurveyofHumanBodyActionRecognitionLIRui-Feng,WANGLiang-Liang,WANGKe(StateKeyLaboratoryofRoboticsandSystem,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150080)ABSTRACTActionrecognitionhasbecomeahotspotinthefieldsofvideosurveillance,virtualreality,human
3、-computerinteractionandothersrecently.Inthispaper,actionrecognitioniscomprehendedasaprocessofdetectingactiondata,calledsymbolsofactionmessage,anddistinctactionsbasedonactionfeatureextractionandreceptionarefurtherclassified.Onthebasis,anoverviewofvision-basedfull-bodyactionrecognitio
4、ntechniquesispresentedwithinthedomainofmovingobjectdetection,actionfeatureextractionandactionfeatureperception,andthecorrespondingmethodsareclassified.Besides,theresearchtrendofactionrecognitionisdiscussed.KeyWordsActionRecognition,MovingObjectDetection,ActionFeatureExtraction,Actio
5、nFeaturePerception[4][5-6]1引言拟现实和视频监控等领域.尽管近年来国内外人体动作行为识别的研究取得了重要进展,但人人体动作行为识别是近年来计算机视觉领域的体运动的高复杂性和多变化性使得识别的精确性和[1-3]一个研究热点,其广泛应用于人机智能交互、虚高效性并没有完全满足相关行业的实用要求.总体∗国家自然科学基金项目(No.61273336)、国家教育部博士点专项基金项目(No.20122302120039)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.HIT.NSRIF.201172)资助收稿日期:2013-05-17;修回日期:201
6、3-06-13作者简介李瑞峰,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能机器人、工业机器人.E-mail:Lrf100@hit.edu.cn.王亮亮(通讯作者),男,1987年生,博士研究生,主要研究方向为机器视觉、模式识别.E-mail:yueyangmeng@gamil.com.王珂,男,1979年生,博士,讲师,主要研究方向为人工智能、机器视觉.36模式识别与人工智能27卷来说人体动作行为识别中的挑战来自以下两方面.的静态图像形式的动作行为识别往往出现在基础实1)空间复杂性.不同光照、视角和背景等条件验性质的研究中,因此动作序列的分割是未来运
7、动下会呈现不同的动作场景,而在不同的动作场景中目标检测的研究方向.但现有动作分割方法往往实相同的人体行为在姿态和特性上会产生差异.即使现较复杂且分割效果不理想,许多研究通常省略运在恒定的动作场景中,人体动作也会有较大的自由动目标检测这一步骤,直接利用只包含连续人体动度,而且每种相同的动作在方向、角度、形状和尺寸作序列的视频作为动作特征提取对象,然后利用人方面有很大的差异性.此外,人体自遮挡、部分遮挡、体动作数据库进行方法的评估验证.本文第二部分人体个体差异、多人物识别对象等问题都是动作识分析运动目标检测的研究现状,同时对一些流行的别复杂性在空间上的体现.空间复
8、杂性对人体动作人体动作数据库进行介绍.
