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《基于關(guān)鍵姿勢(shì)的人體動(dòng)作識(shí)別》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的科研成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：囪擅．日期：紐笙《二＆一關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說(shuō)明本人完全了解太原理工大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)?？梢圆捎糜坝 ⒖s印或其它子復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；⑦學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱：④學(xué)校可以學(xué)術(shù)交流為
2、目的，復(fù)制贈(zèng)送和交換學(xué)位論文：⑤學(xué)校可以公布學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容(保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定)。作者簽名：趁＆壑導(dǎo)師簽名：曙倪爪導(dǎo)師簽名：yⅣ：’＼日期：業(yè)咝：5：[旦萬(wàn)方數(shù)據(jù)太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文——j磊磊磊磊硎㈣～摘要隨著計(jì)算機(jī)中央處理器的運(yùn)算能力、硬盤儲(chǔ)存容量的不斷提高和視頻采集設(shè)備的多樣化發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)也被人們廣泛的應(yīng)用在生活中，人們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分享各種有趣的視頻，使得網(wǎng)絡(luò)上的視頻數(shù)據(jù)量急劇的增加。而在一些人流量較大的場(chǎng)所，如醫(yī)院、銀行、機(jī)場(chǎng)和火車站，視頻監(jiān)控是一種很重要的監(jiān)控和震懾犯罪的手段，但是這些攝像頭和相關(guān)的儲(chǔ)存設(shè)備僅僅能采集和儲(chǔ)存視頻數(shù)據(jù)，而視頻中人的各種動(dòng)
3、作及其行為目的仍需要人工判讀，因?yàn)樗鼈冞€不具備機(jī)器自動(dòng)識(shí)別的能力。在視頻中應(yīng)用人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)可以有效減輕工作人員的工作強(qiáng)度，提高工作效率。由于人體結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，能做出來(lái)的動(dòng)作更是數(shù)不勝數(shù)，所以對(duì)視頻中人的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別一直面臨著許多的問(wèn)題和困難。在這種情況下，人們已經(jīng)提出了眾多的人體動(dòng)作自動(dòng)識(shí)別方法，其中基于特征和區(qū)域的識(shí)別方法也得到了深入的研究和發(fā)展，但是由于視頻是在一段時(shí)間內(nèi)的各種動(dòng)作的集合，所以對(duì)它的自動(dòng)識(shí)別仍然受到了各種各樣的限制，隨著時(shí)空特征被提出，一些基于時(shí)空特征的整體動(dòng)態(tài)系統(tǒng)對(duì)人體動(dòng)作識(shí)別也被相應(yīng)的提出，時(shí)空特征可以很好的在時(shí)間和空間的基礎(chǔ)上描述人體動(dòng)作，也成為人體動(dòng)作
4、識(shí)別的熱點(diǎn)話題，但是時(shí)空特征也有信息量偏大的問(wèn)題。此外，人體能表現(xiàn)的動(dòng)作類別太多，所以把所有的動(dòng)作進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)幾乎是不可能的事情。針對(duì)常見(jiàn)傳統(tǒng)方法中識(shí)別速度慢，準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，本文提出了利用對(duì)比姿勢(shì)中的某幾個(gè)關(guān)鍵動(dòng)作來(lái)識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作，該方法可以在一定程度上提高速度和準(zhǔn)確率。．本文對(duì)視頻中人體動(dòng)作的識(shí)別分為三個(gè)步驟。第一步是提取關(guān)鍵姿勢(shì)樣本并計(jì)算樣本的Hu矩。也就是通過(guò)分析人體動(dòng)作的視頻幀序列，按照不同幀中動(dòng)作的自相似性和周期性等運(yùn)動(dòng)特征，人工挑選出合適的關(guān)鍵性動(dòng)萬(wàn)方數(shù)據(jù)太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文作作為樣本動(dòng)作，然后計(jì)算這些關(guān)鍵動(dòng)作的Hu矩，并把它們保存起來(lái)。第二步是識(shí)別待測(cè)視頻
5、中的動(dòng)作。對(duì)待測(cè)的視頻，提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，計(jì)算它的不變矩，并與關(guān)鍵姿勢(shì)樣本的不變矩比較，然后采用帶拒絕的Ⅳ近鄰算法來(lái)對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行分類，第三步是將不在已有分類的樣本中的類別標(biāo)識(shí)為未識(shí)別動(dòng)作，并把這些未識(shí)別的動(dòng)作收集到一個(gè)特定的集合中。同時(shí)也根據(jù)動(dòng)作的的含義把這些未識(shí)別的動(dòng)作，進(jìn)行建模、提取關(guān)鍵動(dòng)作，構(gòu)建新的動(dòng)作類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，人體動(dòng)作中有些特征明顯的動(dòng)作，這些特征能有效的描述動(dòng)作和區(qū)分不同的動(dòng)作，合適的關(guān)鍵動(dòng)作的選取可以有效的提高識(shí)別的正確率，通過(guò)識(shí)別數(shù)據(jù)分類中不存在的動(dòng)作，對(duì)這些動(dòng)作進(jìn)行收集和標(biāo)識(shí)，這樣也能提高系統(tǒng)對(duì)已有分類識(shí)別的范圍。關(guān)鍵詞：視頻處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，脅矩，
6、K近鄰算法萬(wàn)方數(shù)據(jù)太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文HUMANACTIoNRECOGNITIONBASEDONKEYPOSESABSTRACTWiththedevelopmentofcomputingpowerofcomputercentralprocessor，diskstoragecapacityandvariousimprovingofvideodevices，nowthecollectionandstorageofvideodataismoreandmoreeasy,videodatahasbeenwidelyusedinourdailylife，peopletakethenetwor
7、ktosharetheirvideoandpictures，thevideodataonthenetworkisincreasing．Insomeoflargerofpeopleplaces，suchashospitals，banks，airportsandtrainstations，videomonitoringisaveryimportantmeanstomonitoranddetercrime．Butthesecameraandstoragedevi
