【摘 要】
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人在运动中的异常检测和姿态识别是计算机视觉领域研究的一个热点问题。它们都属于人体运动识别的范畴。人体运动识别是指运用某种手段检测、跟踪人体的运动,获得人体的运动
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人在运动中的异常检测和姿态识别是计算机视觉领域研究的一个热点问题。它们都属于人体运动识别的范畴。人体运动识别是指运用某种手段检测、跟踪人体的运动,获得人体的运动参数,并从中重建人体的结构和姿态,最终达到对人体运动的理解并加以应用。本文基于这方面的相关算法和理论,研究了人体运动中的异常检测和姿态识别的算法。对于异常行为检测,在本文所定义的异常行为指人在运动中突然蹲下或者跌倒这种状况,本文所做的工作之一就是对这种状况进行检测。通过采用高斯混合模型提取人体前景图像,将人体的最小外接矩形的高、宽、高宽比和目标的运动速度作为人体的运动特征,结合K均值聚类算法检测人在行走过程中出现的异常行为,取得了较为满意的效果。对于姿态识别,本文采取的算法是通过提取出来人体的前景轮廓的星形骨架作为人的运动特征,结合HMM作为行为分类算法,对人体进行运动姿态的分类识别并且取得了较好的识别效果。
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