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A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirementsfor the Degree of Master in EngineeringAction Recognition Based on3D ModelMaster Candidate：Jing DuMajor：Computer Application Technology Supervisor：Prof.Dongfang ChenWuhan University of Science and TechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay,2014摘要人体行为识别技术被广泛应用于智能安全监控、自然用户界面和基于内容的图像和视频检索。
随着深度图像摄像头价格的不断降低和精确度的逐步提高，如何利用Kinect这类深度图像摄像头提取出的3D人体骨架关节点模型进行行为识别成为学者们关注的课题。
运动特征的表示方法是行为识别的重要部分。
本文提出一种名为肢体角度模型的姿态表示模型，此模型可以有效避免方向敏感性、人体长度和人体组成部分之间长度比例的影响。
肢体角度模型将所有关节点坐标转换到由一些身体部位的关节点建立的球坐标系上，然后计算由相邻关节点组成的肢体在这个球坐标系上的角度信息。
在行为归类步骤中使用隐马尔可夫模型作为模式识别工具。
实验中收集了不同视角方向和不同人体的骨架序列作为实验样本。
实验结果证明了方法的有效性。
关键词：3D模型；关节点；行为识别；姿态表示；隐马尔科夫模型AbstractHuman action recognition technology has been wildly applied to intelligent security surveillance,natural user interface and content-based image and video retrieval.As depth camera becomes cheap and accurate,how to make use of the new type of data,3D skeleton joint model extracted by depth camera such as Kinect,has been a highly active research topic.Action feature estimate is in important part of action recognition.A posture representation model named limb angle model is proposed,which is invariant to limb length,length ratio between body parts and body orientation.This model contains polar angle and azimuthal angle of each limb that consist of tow adjacent joints in the spherical coordinate system which is established by the features of body joints.Hidden Markov Model(HMM)is exploited as a pattern recognition tool for action classification.Skeleton sequences of different body orientation and different people are collected as experimental data.Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach.Keywords:3D Model;Joint;Action Recognition;Posture Representation;HMM目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第1章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2行为识别技术发展概况 (4)1.2.1行为识别流程 (4)1.2.2基于2D图像序列的运动特征 (4)1.2.3基于3D图像序列的运动特征 (5)1.3全文研究内容及章节安排 (6)第2章深度图像捕捉设备 (8)2.1深度感应 (8)2.2深度图像感应设备 (9)2.2.1立体摄像机 (9)2.2.2结构光传感器 (9)2.2.3ToF摄像机 (9)2.3Kinect for Windows (10)第3章肢体角度模型 (12)3.1姿态表示模型 (12)3.2Kinect人体模型 (14)3.3肢体角度模型 (15)3.3.1关节点和行为识别 (15)3.3.2关节点 (16)3.3.3关节点位置信息提取 (17)3.3.4肢体 (18)3.3.5坐标系建立与转换 (19)3.3.6球坐标系转换 (20)3.3.7肢体角度 (23)3.3.8模型可重构特性 (24)3.3.9肢体角度差异 (25)3.3.10姿态差异衡量方法 (26)3.3.11肢体角度模型总结 (27)第4章行为归类 (28)4.1隐马尔可夫模型介绍 (28)4.1.1马尔可夫过程 (28)4.1.2隐马尔可夫模型 (28)4.1.3隐马尔可夫模型的训练和概率计算 (30)4.2隐马尔可夫模型应用 (30)4.2.1关键姿态 (31)4.2.2训练与识别 (31)第5章实验 (32)5.1实验样本 (32)5.2实验环境 (32)5.3样本存储 (33)5.4实验结果 (33)5.4.1不同视角样本之间的交叉实验 (33)5.4.2不同人体之间的交叉实验 (34)5.4.3阈值实验 (34)第6章结论与展望 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录1攻读硕士学位期间发表的论文 (42)附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目 (43)第1章绪论1.1研究背景及意义人体行为识别是计算机视觉领域中一项非常热门的研究课题。
基于深度学习的人体姿态识别研究人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其在人工智能、机器人、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的人体姿态识别也获得了突破性的进展。
本文将从基本概念、研究方法和应用前景三个方面探讨基于深度学习的人体姿态识别研究。
一、基本概念1.深度学习：深度学习是一种通过多层神经网络模拟人脑工作原理的机器学习方法。
其核心是构建多层次的特征提取器和分类器，通过大量数据的训练来自动学习特征和模式。
2.人体姿态：人体姿态是指人体在特定时间点的身体姿势和关节角度。
人体姿态识别旨在通过计算机对人体在图像或视频中的姿态进行准确判断和估计。
二、研究方法N（卷积神经网络）：卷积神经网络是深度学习领域常用的一种神经网络结构。
通过卷积层、池化层和全连接层等结构，CNN可以自动从图像中提取特征，从而实现对人体姿态的准确识别。
2.RNN（循环神经网络）：循环神经网络是一种具有内部记忆机制的神经网络结构，可用于处理序列数据。
在人体姿态识别中，RNN可以有效地捕捉姿态的时序信息，提高识别精度。
3.GAN（生成对抗网络）：生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗学习的方式逐步提升生成器生成逼真样本的能力。
在人体姿态识别中，GAN可以生成大量真实的姿态样本，从而扩充训练数据，提高模型的鲁棒性。
三、应用前景1.人机交互：基于深度学习的人体姿态识别可以实现人机交互的自然和便捷，如姿势识别控制电脑、智能家居、虚拟现实等。
2.运动分析：人体姿态识别对于运动员的动作分析和训练评估有着重要的作用，可以帮助教练员和运动员改进训练方法，提高训练效果。
3.安防监控：基于深度学习的人体姿态识别可以应用于安防监控系统中，实现对异常行为的实时识别和报警，提高社会安全性。
总结：基于深度学习的人体姿态识别是计算机视觉领域的研究热点，其应用前景广泛。
本文介绍了基本概念、研究方法和应用前景三个方面的内容，从而全面了解了基于深度学习的人体姿态识别的重要性和发展趋势。
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已经成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究课题。
基于视觉的人体动作识别技术能够从图像或视频中提取和解析人体动作信息，从而实现对人体行为的自动识别和理解。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状，包括相关技术、方法和挑战，以期为后续研究提供参考。
二、人体动作识别的技术基础1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。
2. 模型构建：基于提取的特征，构建分类模型进行动作识别。
常用的模型包括支持向量机、隐马尔可夫模型、深度学习模型等。
三、基于视觉的人体动作识别方法1. 基于深度学习的方法：深度学习在人体动作识别中发挥着重要作用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和识别人体动作特征。
2. 基于光流的方法：光流描述了图像序列中物体的运动信息，通过计算光流场可以提取出人体动作的动态特征。
基于光流的方法在人体动作识别中具有较高的准确性和实时性。
3. 基于骨骼信息的方法：通过深度相机或立体相机获取人体骨骼信息，进而进行动作识别。
该方法能够更准确地捕捉人体动作的细节，但需要较高的硬件设备支持。
四、人体动作识别的应用领域1. 智能监控：通过人体动作识别技术，可以实现智能监控和安防报警等功能，提高社会安全水平。
2. 人机交互：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域，实现自然、直观的人机交互。
3. 医疗康复：通过分析患者的康复动作，可以帮助医生评估患者的康复情况，为患者提供个性化的康复方案。
五、挑战与展望1. 数据获取与标注：大规模、多样化的数据集对于提高人体动作识别的性能至关重要。
然而，目前公开可用的数据集仍存在数据量不足、标注不准确等问题。
基于图像识别的人体行为分析与动作捕捉研究人体行为分析与动作捕捉是计算机视觉领域的重要研究方向，随着图像识别技术的快速发展，越来越多的研究者开始关注利用图像数据进行人体行为分析和动作捕捉。
本文将基于图像识别的人体行为分析与动作捕捉进行深入研究和探讨。
一、人体行为分析人体行为分析旨在从图像或视频数据中理解人体的动作，常见的任务包括姿态估计、动作识别、行为检测等。
其中，姿态估计是指从图像中推断出人体的姿态信息，包括关节位置、骨架结构等。
动作识别是指根据一系列的姿态信息，判断人体的具体动作，例如走路、跑步、挥手等。
行为检测则是将动作识别推广到时间序列的场景，通过监测人体的动作序列，判断其是否符合某种特定的行为模式。
基于图像识别的人体行为分析通常采用深度学习算法，以卷积神经网络（CNN）为主要工具。
首先，通过使用大规模的标注数据集，训练一个神经网络模型。
然后，将该模型应用在新的图像数据上，预测姿态信息或者人体的具体行为。
最后，根据预测结果进行进一步的分析和处理。
二、动作捕捉技术动作捕捉是指从人体的运动中提取关键的姿态或动作信息，并将其转化为计算机可处理的数据形式。
传统的动作捕捉系统通常使用基于传感器的方法，通过安装多个传感器在人体关键部位，获取人体运动的信息。
但这些传感器往往不便携，且需要专门的设备支持。
而基于图像识别的动作捕捉技术则通过分析图像或视频数据，实时地推断出人体的姿态或动作信息。
这种方法不依赖于传感器，在普通摄像头下即可实现。
其基本思想是使用计算机视觉算法对图像中的人体进行姿态估计，然后根据姿态信息推断出人体的动作。
为了实现准确的动作捕捉，研究者们提出了许多方法和技术。
一种常见的方法是使用人体关键点检测来估计人体的姿态。
通过预测图像中人体关键点的位置，可以得到人体的姿态信息并进一步推断出动作。
此外，还可以结合深度学习算法，利用序列模型来分析一系列的姿态信息，以获得更准确的动作捕捉结果。
三、应用场景与挑战基于图像识别的人体行为分析与动作捕捉已经在各个领域得到广泛应用。
基于机器视觉的人体姿态识别与动作分析人体姿态识别和动作分析是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及到从图像或视频中准确地识别和分析人体的姿态以及动作。
借助于机器视觉技术的发展，人体姿态识别和动作分析已经取得了突破性的进展，并广泛应用于人机交互、运动分析、智能监控等领域。
一、人体姿态识别人体姿态识别是指从静态或动态图像中准确地检测和估计人体的关键点位置，从而得到人体的姿态信息。
它的关键挑战在于解决人体姿态的多样性、复杂性和灵活性。
在人体姿态识别的研究中，常用的方法包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉算法的方法。
基于深度学习的方法通过搭建深度卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），实现对人体关键点的准确检测和姿态估计。
而传统计算机视觉算法的方法则通过对人体的边缘检测、形状分析、模型匹配等技术，实现对人体姿态的识别。
人体关键点的准确检测是人体姿态识别的核心问题之一。
近年来，一些研究者提出了一些先进的检测框架，如卷积神经网络和基于图模型的方法，能够有效提高关键点检测的准确性和鲁棒性。
此外，还有一些方法结合了时空信息，通过对姿态变化的建模，能够更好地应对复杂姿态的检测问题。
在实际应用中，人体姿态识别已经被广泛应用于人机交互、运动分析、姿态跟踪和智能监控等领域。
例如，在虚拟现实和增强现实中，人体姿态识别可以用于人机交互和虚拟人物动画的生成。
在运动分析和运动疾病康复领域，人体姿态识别可以用于姿势评估和运动分析。
此外，人体姿态识别还可以应用于智能家居、智能驾驶等领域，实现更加智能化和便利化的生活方式。
二、动作分析动作分析是指从图像序列或视频中准确地分析和识别人体的运动行为。
它的目标是推断人体运动的目的、意图和情感状态，为智能监控、行为识别、人机交互等领域提供基础支持。
在动作分析中，常用的方法包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉算法的方法。
基于深度学习的方法通常是通过搭建循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）等模型，学习和提取动作序列的空间和时间特征，从而实现对动作的分类和识别。
基于深度图像的人体动作识别方法刘飞;郝矿荣;丁永生;刘欢【摘要】为解决人体动作识别中的复杂背景和自遮挡问题,对深度图像进行研究,从深度图像中获取20个人体骨架关节点,在此基础上将动作时间序列的关节角度变化作为人体运动的特征模型.通过改进的动态时间规整算法计算不同动作之间关节角度变化序列的相似性,进行动作识别,以缓解传统DTW算法病态校准的问题.将识别方法在采集的动作数据库和MSR Action3D数据进行验证,实验结果表明,该方法能达到90％以上的识别率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2014(040)008【总页数】6页(P168-172,178)【关键词】深度图像;Kinect摄像头;骨架关节点;关节角度;动态时间规整;模板匹配【作者】刘飞;郝矿荣;丁永生;刘欢【作者单位】东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述人们在与外界进行交互的过程中，除了通过语言交流，还常常借助肢体语言，即通过动作行为传递信息。
计算机视觉的研究目标之一就是理解人体动作行为的含义。
人体行为识别分析从低到高可分为3 个层次:姿态识别，动作识别，行为识别。
姿态识别是动作行为分析的基础。
动作可以看作是一组关键姿态的时间序列。
复杂的行为可分解为一组简单的动作，其中也包含了与周围环境的交互。
在人体动作识别研究中，通常考虑2 个主要问题:传感器的数据采集和人体动作的建模。
现有的大部分文献中采用普通摄像机获取二维图像，文献［1］提取人体轮廓的形状信息建立姿态模型，文献［2］提取视频图像中时空兴趣点并设计了级联分类器进行动作识别，而文献［3］虽然也提取轮廓信息，但采用了差分图像传感器简化了背景分割的图像预处理工作，从硬件上提高了算法的实时性。
基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计技术研究人体关键点检测与姿态估计技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它在人机交互、行为分析和人体运动跟踪等领域具有广泛的应用。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计技术在准确性和鲁棒性上取得了显著的突破和改进。
本文将对基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计技术的研究进行综述，分析其原理、方法和应用，并展望未来的发展趋势。
首先，我们介绍人体关键点检测与姿态估计技术的基本概念。
人体关键点是指在人体图像中具有特殊意义的关键点，如关节、脸部特征等。
人体姿态是指人体关键点之间的相对位置和角度。
人体关键点检测与姿态估计的任务是从给定的人体图像中准确地检测出人体关键点，并估计出人体的姿态信息。
基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计技术在处理复杂背景、姿态变化和遮挡等问题上相较于传统方法具有更好的性能。
深度学习模型通过学习大量数据中的特征表示，能够自动提取出具有判别性的特征，从而实现更精确的人体关键点检测与姿态估计。
在研究方法方面，基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计技术主要包括两个步骤：特征提取和关键点定位。
特征提取是指从输入的人体图像中提取具有区分度的特征表示。
传统的方法使用手工设计的特征，如Haar特征和HOG特征。
而基于深度学习的方法通过卷积神经网络（CNN）自动学习特征表示。
关键点定位是指根据提取到的特征，通过回归或分类方法准确地定位人体关键点。
深度学习模型可以通过监督学习或无监督学习的方式进行训练，使得其能够准确地预测人体关键点位置。
近年来，研究者们提出了许多基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计方法。
其中，一些方法采用了多尺度特征表示，以应对不同尺度的人体图像。
另一些方法采用了自顶向下或自底向上的策略，通过关节之间的依赖关系来提高关键点检测的准确性。
还有一些方法结合了姿态估计和姿态渲染，能够实现更加精细的人体姿态估计。
这些方法在各种数据集和应用场景中都取得了良好的性能。
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛应用。
这种技术可以实现对人体动作的自动识别与理解，对于人机交互、智能监控、体育分析、医疗康复等领域具有重要意义。
本文旨在全面综述基于视觉的人体动作识别技术的研究现状，并展望其未来发展趋势。
二、人体动作识别的基本原理基于视觉的人体动作识别主要通过计算机视觉技术，对人体在空间中的运动轨迹进行捕捉、分析和理解。
其基本原理包括图像采集、特征提取、分类识别等步骤。
首先，通过图像采集设备（如摄像头）获取人体运动的视频或图像序列。
然后，利用图像处理技术提取出人体运动的特征信息，如关节点位置、运动轨迹、速度等。
最后，通过分类器对提取的特征信息进行分类识别，实现人体动作的识别。
三、人体动作识别的关键技术1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键技术之一。
目前常用的特征包括关节点特征、光流特征、形状特征等。
其中，关节点特征通过检测人体骨骼关键点来描述人体动作，具有较高的准确性。
2. 深度学习：深度学习在人体动作识别中发挥了重要作用。
通过训练深度神经网络，可以自动学习和提取人体动作的复杂特征，提高识别的准确性和鲁棒性。
3. 行为分析：行为分析是对人体动作进行深入理解的过程。
通过分析人体动作的时空关系、运动规律等信息，可以实现对人体行为的全面理解。
四、人体动作识别的应用领域1. 人机交互：基于视觉的人体动作识别可以实现人与计算机之间的自然交互，提高人机交互的便捷性和智能化程度。
2. 智能监控：通过识别和跟踪人体动作，可以实现对公共场所的安全监控和预警。
3. 体育分析：对人体运动进行精确的识别和分析，可以用于运动员的训练和比赛分析，提高运动成绩。
4. 医疗康复：通过分析患者的康复训练过程，可以评估康复效果，帮助医生制定更有效的康复方案。
五、人体动作识别的研究现状与挑战目前，基于视觉的人体动作识别技术已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
基于深度学习的人体姿势识别系统人体姿势识别系统是一种基于深度学习的计算机视觉技术，它可以通过电脑视觉技术对人体的姿势动作进行识别和跟踪。
这项技术可以应用于各种领域，包括体育科学、医疗保健、智能机器人等。
本文将详细讨论基于深度学习的人体姿势识别系统的原理、应用和未来发展。
一、人体姿势识别系统的原理人体姿势识别系统的核心是深度学习算法，它是一种人工智能技术，模仿人脑神经网络的工作原理，通过多层次的神经元来学习和识别数据。
在人体姿势识别系统中，深度学习算法能够自动提取图像特征，并根据这些特征进行分类和识别。
人体姿势识别系统通常使用RGB或深度相机采集图像数据，并将这些图像数据转化为数字化的数据流。
这些数字化的数据流会被输入到深度学习算法中，训练机器学习模型，以便机器能够识别和跟踪人体的姿势动作。
通常，深度学习算法需要大量的数据集用于训练。
这些数据集通常是由人类专业人员手工制作的，包括拍摄不同姿势的人体图像和视频。
二、人体姿势识别系统的应用人体姿势识别系统在很多领域都有应用，包括运动训练、医疗保健和智能机器人。
1. 运动训练领域人体姿势识别系统可以应用于各种运动场景，例如体育比赛、健身房等。
在这些场景中，人体姿势识别系统能够对运动员的姿势动作进行跟踪和识别，以帮助教练更好地指导运动员的训练，提高运动员的表现。
此外，在自动化运动分析方面，姿势识别技术可以对某项运动（如游泳、跑步等）进行详细分析，从而让运动员了解自身的结构和技术要素。
2. 医疗保健领域人体姿势识别系统在医疗保健领域也有应用。
例如，可以使用姿势识别技术来监测老年人或需要康复的患者的身体动作，以帮助医生和康复师更好地指导患者进行各种身体活动。
另外，在身体运动评估方面，目前认知和神经科学的研究已经指出，追踪人体姿势可以为判断某些神经疾病的诊断和疾病的提供帮助。
3. 智能机器人领域人体姿势识别系统可以应用于智能机器人领域，例如人工助手和服务机器人。
