【摘 要】
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人体行为识别作为计算机视觉领域的重要分支，受到国内外研究学者的广泛关注，在智能监控、医疗健康等领域具有重要的应用价值并取得了重要进展。随着技术的全面应用，新的问题也不断出现，本文针对其中复杂场景下运动人体目标难以完整提取，人体行为特征难以精确刻画的问题展开研究。 针对运动目标在复杂和多变的活动场景中检测困难的问题，构建改进型混合高斯模型运动目标检测方法：通过自适应调整模型的高斯分布数量，提高运算
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人体行为识别作为计算机视觉领域的重要分支，受到国内外研究学者的广泛关注，在智能监控、医疗健康等领域具有重要的应用价值并取得了重要进展。随着技术的全面应用，新的问题也不断出现，本文针对其中复杂场景下运动人体目标难以完整提取，人体行为特征难以精确刻画的问题展开研究。
针对运动目标在复杂和多变的活动场景中检测困难的问题，构建改进型混合高斯模型运动目标检测方法：通过自适应调整模型的高斯分布数量，提高运算资源利用效率；根据应用场景变化自适应调整模型学习率，提高复杂场景下背景模型的建立与更新效率，融合HSV色彩空间模型和帧间差分法，在去除运动阴影的同时实现对运动目标区域的完整检测。经测试，改进方法的检测精度和鲁棒性均得到有效提升。
针对传统行为识别方法计算复杂，全面刻画人体行为信息困难的问题，提出基于视频流的改进型人体行为识别方法：构建基于视频分帧图像的2D卷积神经网络进行静态人体行为识别；通过三维卷积核的三维深度卷积与逐点卷积分解，构建改进型3D卷积神经网络，提取视频中人体行为的时间与空间维度特征，实现动态场景下的人体行为识别方法。经开源数据集和自建数据集检验，改进的3D卷积神经网络在降低运算资源消耗的同时有效提高了复杂场景下人体行为识别的准确率。
结合以上研究结果，经过交叉编译与多线程操作，完成基于人体行为识别的智能监控系统设计，并以独居老人的日常危险行为为对象进行算法测试，测试结果达到了预期的性能。
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