论文部分内容阅读
基于图像的人体行为分析是计算机视觉中最具挑战性的课题之一，本文利用MicrosoftKunect传感器设计了一种新型的人体行为分析方法。利用Kinect传感器，我们可以捕获到物体的深度图像信息，并山此得到物体在空间上的3维立体信息，利用深度图信息我们可以得到3维的人体骨架模型，进而很方便的进行人体动作特征提取，结合人体骨架模型，本文引入隐马尔科夫模型( HMM)对人体基木动作进行识别，同时根据基本动作之间的变化与组合，引入模糊判别规则对人体行为进行判别分析。算法具有较好的识别结果，同时对人体动作视角的改变也具有一定的鲁棒性，能够应用于需要实时人体监控的场景中。