【摘 要】
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人体视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它在虚拟现实、视觉监控、知觉用户界面(PUl)等领域均有着广阔的应用前景。人体运动分析一般包含运动检测、运动目
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人体视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它在虚拟现实、视觉监控、知觉用户界面(PUl)等领域均有着广阔的应用前景。人体运动分析一般包含运动检测、运动目标分类、人体跟踪、行为理解和描述四个阶段。本文采用了一种改进的光流算法对运动人体进行检测，并采用序列比对的方法进行人体的行为识别。主要工作如下：
首先简要论述生物特征识别技术，评述前人在步态识别领域的一些研究方法和途径。并扼要介绍步态识别采用的理论和方法，总结其研究现状和进展。同时介绍本文的研究背景和研究内容。
其次对图像序列进行运动分割及图像的预处理，光流算法对噪声十分敏感，经过帧间差分、数学形态学等工作后，最终得到人体的运动序列，为后续的光流计算准备了良好的基础。
再次针对传统光流法的缺点(平滑假设在阴影、边界、遮挡处不成立)，采用一种改进算法，即通过计算光流方程的Hessian矩阵，把Hessian矩阵条件数的倒数作为Lucas-Kanade光流法的加权阵，可有效消除局部邻域中不可靠约束点，同时提高基本约束方程解得稳定性。通过这种改进的方法，可以计算运动人体图像序列光流场，得到人体运动信息的特征流。
最后运用序列比对的方法进行人体的动作识别。该算法利用量化光流场得到的方向直方图构造出一个公共模板库及其索引序列库，借助序列比对方法实现了行为识别。
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