多视角下基于人体骨架的步态分析

发布时间：2023-06-08 21:16

　　近年来,步态识别作为一种新的生物识别技术越来越受到研究者的关注,远距离,难伪装,非接触等特点是步态识别技术区别于其他生物识别技术的优势。人体运动的随机性使其出现在摄像头的方向往往难以确定,人体的步态特征也随着视角的变化而变化,因此需对多个视角下的人体步态进行分析,围绕着这一主题,本文通过受视角影响较小的人体骨架进行步态分析。本文所做的研究工作主要有:1.多视角人体运动区域分割。为解决动态背景及人体阴影对人体区域分割产生的影响,本文通过对颜色通道定性及定量分析,最终选择颜色通道S,V,Cr组成混合颜色空间。在混合颜色空间下改进Codebook算法,并运用改进算法对多视角视频序列进行前景分割。实验表明,本文算法减弱了动态背景及人体阴影对人体区域分割的影响,准确清晰快速的提取了多视角下人体运动目标,提高了算法的鲁棒性,最终检测准确率相较于单颜色空间提高了 12.22%。2.多视角下人体骨架提取及转换。本文对不同的提取人体骨架算法进行分析,提出一种改进的ZS(Zhang and Suen)细化算法,解决了骨架局部信息丢失的问题。实验表明,改进ZS细化算法能快速提取拓扑性,连接性强的人体骨架,提...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 步态分析研究难点
    1.4 研究内容及各章节安排
2 多视角人体运动区域分割
    2.1 人体运动区域分割算法
        2.1.1 简单背景下的区域分割算法
        2.1.2 复杂背景下的ViBe分割算法
        2.1.3 复杂背景下的Codebook分割算法
    2.2 混合颜色空间下的Codebook算法
        2.2.1 颜色空间的选择及转化
        2.2.2 颜色空间的定量分析
        2.2.4 改进Codebook算法
    2.3 实验结果及分析
        2.3.1 软硬件环境与数据库选择
        2.3.2 动态背景消除实验
        2.3.3 实验结果及分析
    2.4 本章小结
3 多视角人体骨架提取及转换
    3.1 多视角骨架提取方法
        3.1.1 基于距离的人体骨架提取
        3.1.2 基于细化的人体骨架提取
    3.2 基于改进ZS细化的骨架提取
        3.2.1 改进ZS细化算法
        3.2.2 算法流程
        3.2.3 实验结果及分析
    3.3 多视角步态特征转换
        3.3.1 视角转换模型
        3.3.2 视角转换实验结果及分析
    3.4 本章小结
4 适用于多视角的特征提取及分类
    4.1 人体步态特征提取
        4.1.1 步态周期
        4.1.2 人体骨架位置变化
        4.1.3 人体骨架角度
    4.2 步态特征有效性验证方法
    4.3 实验结果及分析
        4.3.1 特征提取结果及分析
        4.3.2 分类结果及分析
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3832510