基于Kinect传感器的人体行为分析算法.pdf

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1、142传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第1期DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)01-01427o3基于Kinect传感器的人体行为分析算法战荫伟，张昊(广东工业大学计算机学院，广东广州510006)摘要：人体行为分析一直是计算机视觉领域中具有挑战性的研究方向，近年来深度传感器的引入为解决人体行为分析问题提供了新的研究方法。采用微软Kinect传感器获取深度图像，首先对深度图进行局部梯度特征提取，再结合

2、条件随机场(CRF)模型，提出一种新的人体行为分析方法。实现了对简单人体行为的有效识别，通过在2个流行人体行为数据库上实验，证明了该方法具有较好的识别结果和该方法的优越性能。关键词：Kinect；行为识别；条件随机场；人体行为分析中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000--9787(2015)01-0142-03HumanbehavioranalysisalgorithmbasedonKinectsensorZHANYin·wei，ZHANGHao(SchoolofComputer，Gu

3、angdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abstract：Humanbehavioranalysishasbeenachallengingresearchinthefieldofcomputervision，inrecentyears，tosolvetheproblemofhumanbehavioranalysis，introductionofdepthsensorprovideanewresearchmethod．Depthmapcap

4、turedbyMicrosoftKinectsensor，firstly，localgradientfeaturesextractionofdepthmaparecarriedout，inaddition，couplec~withconditionalrandomfieldmodel(CRF)，putforwardanewapproachofhumanbehavioranalysis．Thismethodisusedtoeffectivelyrecognizeseveralsimplehumanbeh

5、avior．Experimentsaretestedontwopopularhumanbehaviordatabases，itverifiesthatthisapproachhasgoodrecognitionresultandachievessuperiorperformance．Keywords：Kinect；behaviorrecognition；CRF；humanbehavioranalysis0引言landD等人用HMM结合三维网格对人体动作建模。人体行为分析一直是计算机视觉领域的一个研究热

6、MartineF等人利用HMMs和动作模版识别人体活动。点，在人机交互、视频监控、视频检索及智能家居等方面有与HMM生成模型类似，LanT等人借助人与人之问的交着重要的应用。此前，人体行为分析主要是在二维彩色图互分析使用一种判别模型。SminchisescuC等人”应用像视频数据的基础上进行研究，通过视频序列提取行为描CRF对人体行为(如走、跳等)进行分类，相比HMM方法有述的特征信息，用行为识别算法对行为特征分类和理解，以所提高。KumarS等人应用CRF模型完成图像区域标达到识别行为的目的。记工作

7、。TorralbaA等人引入BoostedRandomFields，模关于人体行为识别已有大量的研究工作。普遍方法是型组合了全局和局部图像信息进行上下文目标识别。对视频中的兴趣点使用时空特征进行建模，如局部时空兴以上算法虽然能达到较好的性能，但因光照变化、物体趣点STIP，还有梯度特征如HOG口。但是，单纯使用点遮挡及环境变化等因素的干扰，识别精度会大幅度降低。特征或者梯度特征都不甚理想。另一类方法是统计模式识为此，本文尝试通过引入Kinect红外传感器，其可同时获别，如典型的隐马尔可夫模型(HMM)

8、、条件随机场(CRF)取彩色图像和深度图像，深度图像中像素值仅与Kinect到模型。HMM是生成式模型，即先建立样本的概率密度模物体表面距离有关。深度图像具有颜色无关性，不受阴影、型，再利用模型进行推理预测。CRF模型属于判别式模型，光照、色度变化等因素的影响；其次，根据距离很容易将前其思想是在有限条件下建立判别函数，直接研究预坝0模型。景与背景分开，这也解决利用RGB图像进行识别时难以将BrandM等人利用CoupledHMMs识别双手活动。Wein一