视频行为识别关键技术研究

发布时间：2021-10-13 01:18

　　视频中人物行为识别的任务是利用计算机自动处理和分析输入的视频片段,根据视频中人物的姿态、动作的变化、场景等信息判别人物行为的类别。视频行为识别技术可用于智能监控系统、视频标记与检索、智能看护、人机交互等领域,具有广泛的应用前景。视频行为识别研究的科学价值在于发现影响机器识别人类行为的因素及相互关系,找到适合表达视频中人物行为的表示模型,探索求解优化模型最优解的算法。此研究方向日益成为计算机视觉领域的研究热点。受相机参数、场景复杂、个体差异等因素的影响,视频行为识别依然面临许多挑战。基于深度特征和手工特征的表示是目前行为识别最常用的表示方式,基于两种表示的行为识别方法均存一些不足:由于行为节奏存在差异、人物在视频帧中的位置存在随机性,现有等间距帧采样和随机图像块采样不能确保始终聚焦于感兴趣区域,存在无效样本过多的问题;面向局特征的编码过程中,现有的无监督字典学习未充分利用视频标记信息,字典构建较为盲目,存在字典判别力较弱的问题;光流和图像信息是行为识别中的主要信息来源,现有多特征拼接或线性叠加的方式未充分利用特征的空间同步信息,存在特征表示能力不足的问题;针对这些问题,本文从视频采样、特... 

【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：98 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

MEI和NHI特征图效果

剪影形成的时空体[23]

3DHOG特征提取过程

【参考文献】：
期刊论文
[1]视频行为识别综述[J]. 罗会兰,王婵娟,卢飞.  通信学报. 2018(06)

博士论文
[1]视频人体行为识别关键技术研究[D]. 陈华锋.武汉大学 2017



本文编号：3433679