基于單目視覺的行為識(shí)別算法的研究.pdf

1、基于單目視覺的行為分類是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它是在單攝像頭的環(huán)境下對人體的行為進(jìn)行分類的過程，在智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)和基于內(nèi)容的視頻檢索等方面有著廣泛的應(yīng)用前景和潛在的商業(yè)價(jià)值，成為諸多學(xué)者研究的熱點(diǎn)，也是未來研究的前瞻性方向之一。
　　由于人體行為的多樣性、不同人體體型的差異、視覺的變化、以及環(huán)境光照的差異等多方面因素的影響，使得實(shí)現(xiàn)一個(gè)魯棒的人體行為分類系統(tǒng)變得非常困難。尤其是在單目環(huán)境下，還要考慮遮擋

2、問題和深度信息缺失所帶來的影響，增加了更多的不確定因素。但是基于單目環(huán)境的分析存在結(jié)構(gòu)簡單、易標(biāo)定以及可以避免立體視覺中市場小的優(yōu)點(diǎn)，因此，本文的分析是基于單目環(huán)境的分析。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取是行為分類中一項(xiàng)非常關(guān)鍵的步驟，現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法大部分都是基于背景模型的目標(biāo)提取，本文提出一種新的基于顯著性區(qū)域的目標(biāo)提取算法，并將其與幾種傳統(tǒng)的顯著性區(qū)域提取算法進(jìn)行了對比。
　　本文在研究基于混合高斯背景模型的背景減除法、光流算