基于條件隨機場的人體動作識別.pdf

1、隨著現代社會節(jié)奏的加快以及生活智能化的普及，以視頻捕獲為主要目的的監(jiān)控系統(tǒng)越來越被智能識別系統(tǒng)所取代，以此來減少之前對捕獲的視頻進行人工識別時人力、物力和時間的浪費。以人體動作、姿態(tài)為對象的識別在安防、家居、老人監(jiān)護等社會生活的各個方面都呈現出了廣泛的需求。由于人體動作具有復雜的非剛性運動特性以及動作在不同人之間甚至在同一人之間呈現普遍的差異性，這些對人體動作識別算法的魯棒性提出了更高的要求。由于人體動作序列相比人臉、車等靜態(tài)目標具有長

2、時空相關性，將整個動作序列表示成高維空間的數據點進行分類會造成動作數據中的時間信息的損失。于是，以圖模型為基礎的人體動作識別通過建立樣本序列幀之間的權重關系，來捕獲人體姿態(tài)前后變化的規(guī)律從而進行識別的方法得到了廣泛的關注。
　　本文以圖模型中的條件隨機場和含隱變量的條件隨機場作為模型基礎，以人體動作序列為對象，針對在模型創(chuàng)建過程中常常出現的人為強制約束與過度自由兩方面的缺陷，開展了大量的研究工作。本文的主要研究內容如下:
　

3、　1.通過分析人體動作序列幀之間的關系與特點，建立高階非鄰域邊關系的圖模型來彌補鏈式條件隨機場損失的非鄰域信息。引入L1-group正則項對圖模型進行稀疏，從而尋求得到人體動作的本征圖模型結構。
　　2.針對人體動作序列幀具有的離散性特點，在隱條件隨機場的基礎上提出階段隱條件隨機場(Stage-HCRF)。Stage-HCRF通過解析來自上一層隱藏節(jié)點的信息，將動作信息按階段表征為下一層隱藏節(jié)點的狀態(tài)。引入L1-group正則項對