基于计算机视觉的人体运动检测与姿态识别的算法研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：河北工业大学硕士学位论文基于计算机视觉的人体运动检测与姿态识别的算法研究论文作者：胡洋学生类别：全日制学科门类：工学学科专业：通信与信息系统指导教师：王宝珠职称：教授资助基金项目：河北省高等学校科学技术研究青年基金资助项目（Q2012012）DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofEngageCommunicationandInformationSystemHumanMotionDetectionandPo

2、stureRecognitionAlgorithmResearchonBasedonComputerVisionbyHuYangSupervisor:Prof.WangBaozhuMay2017ThisworksupportedbytheYoungResearchFoundationofScienceandTechnologyofHebeiHigherEducationInstitutions.(No.Q2012012)原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外

3、，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的以下规定：学校有权采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文

4、的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：摘要人体运动检测与姿态识别是直接利用计算机分析和处理视频的视觉信息，检测出视频中的运动人体及姿态，并描述和表达出姿态所要传达的信息和目的。随着计算机技术和信息技术的发展，社会需要更高要求的视频分析，希望通过计算机对视频的分析可以直接获得人体姿态信息。因其对人类视觉系统更深层的理解，人体姿态研究是计算机视觉领域中最终要实现的关键技术之一。本文以室内环境中运动的人体目标为研究对象，利用静止的摄像机采集带有运动人体目标的视频。首先，在图像预处

5、理基础之上，深入研究运动目标检测方法。针对传统混合高斯模型（GMM）在检测时产生拖影现象及算法性能差等缺点，本文提出一种融合朗斯基函数以及帧间差分法的GMM算法。该改进算法增加了模型参数更新条件，通过朗斯基矩阵行列式判断相邻像素间空间域相关性，以此改进模型参数更新机制；同时利用帧间差分法对运动物体轮廓的灵敏性，取两者布尔或运算结果完善目标轮廓。其次，在人体姿态识别方法研究方面，本文提出一种基于多特征融合及图像相似度的人体姿态识别算法，利用双阈值分割算法提取前景目标，并从归一化后的前景目标中提取及建立人体姿态模型，包括人体八星模型的局

6、部轮廓极点距离特征、局部轮廓极点角度特征以及离心率等多特征。最后，采用基于支持向量机（SVM）的模板匹配法对姿态的多特征进行学习和训练，并通过相邻两帧图像相似度对SVM的分类结果进行二次人体姿态分类，增加识别过程中相邻帧之间的关联程度。本文建立了完善的测试系统，分别对标准视频库与自建视频库进行测试。实验结果表明本文中改进的人体目标检测算法可以有效地抑制拖延拖影现象，并提高算法检测性能；且人体姿态识别算法计算复杂度小，克服了以单帧的分类结果为最终识别结果的局限性与不确定性，增加了识别过程中相邻视频帧之间的关联程度，在保障实时性的同时，

7、提高了姿态识别的准确率。关键词：运动目标检测GMM姿态识别多特征融合SVMIABSTRACTHumanmotiondetectionandposturerecognitiondirectlyusethecomputertoanalyzeandprocessthevisualinformationofthevideo,detectthehumanmotionandposture,describeandexpresstheinformationandpurposethattheposturewouldconvey.Withthedeve

8、lopmentofcomputertechnologyandinformationtechnology,thesocietyhashigherrequirementsforvideoanalysis,andhopestogettheh