基于局部特征描述的视频人体动作识别方法研究

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：004学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于局部特征描述的视频人体动作识别方法研究论文作者：郭亚楠学科：计算机科学与技术指导教师：段立娟教授论文提交日期：2016年6月UDC：004学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201307015密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于局部特征描述的视频人体动作识别方法研究英文题目：HUMANACTIONRECOGNITIONINVIDEOSBA

2、SEDONLOCALFEATUREDESCRIPTION论文作者：郭亚楠学科专业：计算机科学与技术研究方向：信息安全申请学位：工学硕士指导教师：段立娟教授所在单位：计算机学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献

3、均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：郭亚楠日期：2016年6月23日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：郭亚楠日期：2016年6月23日导师签名：段立娟日期：2016年6月23日摘要摘要近年来，由于互联网及数码设备的日益普及，视频的内容分析和处理受到各界的广泛关注。其中，基于视频的人

4、体动作识别方法在近年来被广泛应用于各个领域，成为热门的研究方向。但是该领域在技术发展的过程中还存在着很多的挑战，比如人体动作的自由度较大、拍摄的背景环境差异、相机的移动和缩放、拍摄角度变化、视频中的噪声和遮挡等等，都会对识别的准确性造成影响。针对现有的视频人体动作识别方法存在的各种问题，本文对基于局部特征描述的视频人体动作识别方法进行了研究，通过提取视频的判别性区域及一种中层的视频表示方法来提高识别的准确率。首先，本文阐述了视频人体动作识别的方法，包括基于全局特征描述的视频表示方法和基于局部特征描述的

5、视频表示方法，同时对基于局部特征描述的视频表示方法的流程和常用技术进行了详细说明，并分析了目前常用方法的优点和存在的不足。其次，本文提出了一种基于判别性超体素的人体动作识别方法。该方法通过一个预训练的过程，比较本类动作与其他类动作在这些视频区域上的不同，提取出对本类有判别作用的视频区域作为感兴趣区域，同时基于判别性超体素对视频进行描述。本方法针对人体动作识别领域面临的类内与类间差距的问题，能扩大类间差距，缩小类内差异。同时对复杂背景等干扰不敏感。此后，本文在多个常用的视频库上进行实验，并与近年来国际上

6、的经典方法进行比较，实验结果表明本文的方法有较高的识别准确率。最后，本文提出了基于视觉注意的人体动作识别方法，进一步确定感兴趣区域。同时，为了解决视频中出现的缩放问题，本文还提出了通过视频的多层过分割来对视频进行表示的方法。实验结果表明，本方法能够达到更高的识别准确率，并且对视频的缩放不敏感。关键字：视频内容分析；人体动作识别；判别性区域；视觉显著性-I-AbstractAbstractInrecentyears,videocontentanalysisandprocessinghasbeenwide

7、lyconcerendbecauseoftheincreasingpopularityoftheInternetanddigitaldevices.Duotothewideapplicationofthehumanactionrecognition,ithasbecomeahotresearchdirection.However,therearestilllotsofchanllengesinthisresearchfield,suchasthediversityofhumanaction,shoot

8、ingbackgrounddifference,movementandscalingofthecamera,shootingangledifference,videonoise,objectocclusionandsoon.Theyallimpacttheaccuracyofrecognition.Aimedattheproblemsexistinginvideohumanmotionrecognition,thispaperproposedahuman