基于RGB-D视频的室内人体行为识别研究

发布时间：2021-11-21 15:15

　　人口老龄化是当下重大的社会问题,尤其是对老人在日常生活中的照护更是急需解决的热点问题。虽然各国提供了人工护理的方式来解决这一问题,但对于我国这样一个拥有13亿多人口的大国来说,这种传统的护理方式不足以应对巨大的社会需求。解决这类问题的一个可行办法是利用人体行为识别技术对老人的室内日常行为进行识别,以便实现对老人自动看护的功能,从而降低社会负担。在人体行为识别中,最核心的两个步骤是特征提取和分类识别。目前的特征提取技术多是通过RGB图像进行,受到光照和复杂背景等因素影响,行为识别准确度不高。随着Kinect的发布,研究人员开始使用Kinect采集的RGB-D数据进行特征提取。相比于RGB图像,深度图像和骨骼数据对光照、复杂运动背景等因素变化不敏感。因此,为了提高行为识别准确度,本文结合深度图像和骨骼数据提出了一种基于RGB-D视频的人体行为识别算法。本论文的主要研究内容如下。1.对于Kinect采集的深度图像,本文首先研究了深度图像的DMM（Depth Motion Maps,深度运动图）。但DMM是对整个深度图像序列差分得到,缺少动作时序信息。为了改善该问题,本文结合深度图像关键帧,提... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Kinect深度传感设备

相机的变化而发生变化。因此，在场景中不会存在完全一样的散斑投影。当一个被放进这样的场景时，通过对散斑投影的分析我们就可以获得物体的位置关系体在场景中移动时，其上的散斑投影会发生变化，从而相机就可以获得物体到相距离信息，从而构造出深度图。图 2.4 展示了 Kinect 获取的深度图像。

Kinect获取人体关节点数据

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于三维骨骼节点的人体行为识别方法[J]. 杨赛烽,高彬,冯仕民,丁恩杰,陈庆峰.  传感技术学报. 2018(12)
[2]自适应骨骼中心的人体行为识别算法[J]. 冉宪宇,刘凯,李光,丁文文,陈斌.  中国图象图形学报. 2018(04)
[3]基于混合关节特征的人体行为识别[J]. 胡珂杰,蒋敏,孔军.  传感器与微系统. 2018(03)
[4]基于四元数3D骨骼表示的人体行为识别[J]. 徐海洋,孔军,蒋敏.  激光与光电子学进展. 2018(02)
[5]基于改进交叉验证算法的支持向量机多类识别[J]. 邓蕊,马永军,刘尧猛.  天津科技大学学报. 2007(02)

博士论文
[1]人口老龄化对医疗费用的影响研究[D]. 韩烁.吉林大学 2018

硕士论文
[1]基于时空兴趣点的人体行为识别研究[D]. 俞浩.南京师范大学 2017
[2]基于局部时空兴趣点的人体行为识别[D]. 鲁梦梦.中国民航大学 2015
[3]基于形状上下文和SURF兴趣点的行为识别[D]. 庄萱怡.哈尔滨工业大学 2013



本文编号：3509747