【摘 要】
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基于视觉的人体运动行为识别以计算机视觉技术和模式识别技术为基础，在智能视频监控、人机交互、基于内容的图像检索、虚拟现实、运动分析等多个领域具有广泛的应用前景和研究
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基于视觉的人体运动行为识别以计算机视觉技术和模式识别技术为基础，在智能视频监控、人机交互、基于内容的图像检索、虚拟现实、运动分析等多个领域具有广泛的应用前景和研究价值。人体运动行为识别当中运动场景复杂多变，行为表现多种多样，使得运动行为识别的研究极具挑战性。本文在详细查阅分析了相关文献资料的基础上分别对运动人体检测、运动行为特征选择和提取、运动行为分类识别进行了深入的研究，主要的工作如下：1．在运动人体检测方面，使用码书背景建模的背景减除法，实现了复杂背景下准确快速的运动人体检测。同时，针对强光照下运动人体检测当中存在的阴影问题，提出了基于大津法的阴影消除方法，在不需要阈值选取和颜色空间转换的前提下实现了有效的阴影消除。2．在运动人体特征选择和提取方面，针对单一运动尺度上特征提取不全面的缺点，根据运动行为的多尺度分类方法，提出了多尺度特征选择和提取方法。首先在中级尺度上选取了对图像具有优秀表达能力的Zernike图像矩特征作为主特征，然后对高级尺度上的运动人体质心位移轨迹特征进行了量化改进得到运动方向角特征，最后将中级尺度特征和高级尺度特征进行结合得到多尺度的运动行为特征向量。3．在运动行为分类识别方面，将多类支持向量机方法DAG-SVMs用于人体运动行为的分类识别中，然后分别对使用多尺度特征提取方法的运动行为和使用单一Zernike矩特征提取方法的运动行为进行了分类识别，实验表明使用多尺度特征提取方法的运动行为具有更高的识别率，同时DAG-SVMs方法在小样本下具有优秀的泛化能力。4．综合上述的研究设计了基于视觉的人体行为识别系统并对相应模块进行了介绍和测试，结果证明了本文方法的优势和系统的有效性。
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