检索结果-南通市图书馆

模式识别与人工智能 2009年第1期22卷 70-78页

作者：黎洪松李达北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节,在多领域具有广阔的应用前景.本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状,对人体运动分析的热点难点进行讨论,对可能的发展方向... 详细信息

人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节,在多领域具有广阔的应用前景.本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状,对人体运动分析的热点难点进行讨论,对可能的发展方向进行阐述和展望.

关键词：计算机视觉人体运动分析运动检测运动跟踪行为识别

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子空间中的克隆选择人体运动分析方法

电子学报 2015年第6期43卷 1101-1107页

作者：李毅吴振锋孙亭中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210017

将基于视频的人体运动分析归结为高维空间中的优化问题,提出一种基于子空间构造和克隆选择的人体运动分析方法.该方法首先采用等距映射算法建立人体运动的低维流形空间,其次采用克隆选择算法在流形空间中进行姿态优化,最后通过引入时序... 详细信息

将基于视频的人体运动分析归结为高维空间中的优化问题,提出一种基于子空间构造和克隆选择的人体运动分析方法.该方法首先采用等距映射算法建立人体运动的低维流形空间,其次采用克隆选择算法在流形空间中进行姿态优化,最后通过引入时序信息提出序列克隆选择方法实现运动跟踪.该方法能准确分析视频中的人体运动,具有良好的计算效率和精度.

关键词：人体运动分析流形学习克隆选择姿态估计运动跟踪

引入GAN与可变形注意力的多维人体运动分析

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电子测量技术 2023年第16期46卷 78-88页

作者：孙文昊路光达秦转萍郭庭航赵壮壮天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222

研究了一种用于肢体状态评估和运动姿态校正的人体运动分析系统。首先,针对人体运动时易出现的遮挡等问题,通过引入可变形注意力和生成对抗网络优化人体关键点热图位置检测,在Transformer的基础上设计了一种人体关键点识别算法。其次,... 详细信息

研究了一种用于肢体状态评估和运动姿态校正的人体运动分析系统。首先,针对人体运动时易出现的遮挡等问题,通过引入可变形注意力和生成对抗网络优化人体关键点热图位置检测,在Transformer的基础上设计了一种人体关键点识别算法。其次,利用所提出的算法,结合人体姿态的肢体空间约束关系以及体态分析相关知识,设计了一套运动分析系统。最后,通过在公共数据集上和真实场景中的测试,从质化和量化两个角度对所提出的算法和系统的可行性进行了评估实验。实验结果证明,本文算法在公共数据集上的检测精度最高可达93.7%;在实际场景的测试中,本文设计的算法和运动分析系统可以有效解决人体姿态识别中常见的遮挡等问题,并通过可视化系统展示了对人体运动姿态的多维度分析结果。

关键词：人体运动分析人体关键点检测 Transformer 生成对抗网络可变形注意力

基于视频序列的人体运动分析系统的研究与实现

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计算机应用与软件 2006年第2期23卷 140-141,144页

作者：魏娟丽王万诚西安体育学院计算机教研室陕西西安710068 西北工业大学计算机系陕西西安710069

基于视频的人体运动分析是通过视频序列对人体的运动进行检测、分割和跟踪,获得人体或者某一部位的运动信息,生成人体的运动轨迹以及各运动学和动力学参数,达到分析人体三维运动的目的。人体运动属于连接型非刚体运动的范畴,具有高度的... 详细信息

基于视频的人体运动分析是通过视频序列对人体的运动进行检测、分割和跟踪,获得人体或者某一部位的运动信息,生成人体的运动轨迹以及各运动学和动力学参数,达到分析人体三维运动的目的。人体运动属于连接型非刚体运动的范畴,具有高度的非线性特点,利用视频进行人体运动分析,有着极大的研究价值和现实应用前景。本文以单目视频中人体的跳远运动为研究对象,研究与实现了一个基于视频序列的人体运动分析系统。

关键词：人体运动分析图像处理运动目标检测运动目标跟踪运动分析视频序列系统动力学参数非刚体运动运动信息

基于DM6437的视频人体运动分析系统设计

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基于DM6437的视频人体运动分析系统设计

作者：赵旭南京理工大学

学位级别：硕士

在计算机视觉领域与视频图像处理领域,人体运动分析由于其应用范围的广泛与良好的应用前景而深受科研工作者的重视。人体运动分析在医学分析、人机交互中都发挥着重要的作用,甚至在一些比较繁华的现代化城市中,在道路路口以及地铁入口... 详细信息

在计算机视觉领域与视频图像处理领域,人体运动分析由于其应用范围的广泛与良好的应用前景而深受科研工作者的重视。人体运动分析在医学分析、人机交互中都发挥着重要的作用,甚至在一些比较繁华的现代化城市中,在道路路口以及地铁入口等统计客流量都是可以发挥作用的。在查阅了相关的资料之后,笔者发现美国德州仪器公司(TI)的TMS320DM6437是-款性价比较高的多媒体处理芯片,其工作频率能达到600MHZ,片内有8个并行处理单元,运算能力更是可以达到峰值4800MIPS,而且还支持网络通信的功能,而其成本比之前大量使用的DM64x降低了一半左右,综合各方面的因素,可以看出TMS320DM6437芯片非常适合本系统的开发。本系统以TMS320DM6437芯片为核心,搭建了一个智能化的视频监控人体运动分析系统。本系统对视频图像采集、视频图像处理、网络通信等模块分别进行了设计,结合具体的模块设计分别进行编程实现。首先对于摄像头采集的视频图像进行背景图像的建模与更新,利用背景差分法检测出人体运动的区域;然后对于多目标人体运动的区域进行快速连通域标记处理与优化,根据目标人体的特征信息进行目标跟踪处理,并且对于满足一定条件的目标连通域进行计数处理,并且实时的更新目标连通域的特征信息;最后利用TI的网络开发包NDK实现了DSP开发板与PC之间的网络通信。本系统是利用TI公司的仿真软件Code Composer Studio3.3,通过C语言编程实现整体系统的功能,然后再通过TDS仿真器将编译好的程序烧录到开发板中运行实现的。

关键词：人体运动分析 DM6437 背景差分连通域目标跟踪网络通信

三维人体统计模型及其在视觉人体运动分析中的应用研究

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三维人体统计模型及其在视觉人体运动分析中的应用研究

作者：柯再丹上海交通大学

学位级别：硕士

视觉人体运动分析是指在视觉传感器数据中估计人体的姿态和体态:姿态指人体呈现出的动作,体态(形状)是指人体结构和外部特征。体态测量和姿态估计在人体工程学、虚拟现实和人机交互等领域有着广泛的应用。三维人体统计模型利用统一的网... 详细信息

视觉人体运动分析是指在视觉传感器数据中估计人体的姿态和体态:姿态指人体呈现出的动作,体态(形状)是指人体结构和外部特征。体态测量和姿态估计在人体工程学、虚拟现实和人机交互等领域有着广泛的应用。三维人体统计模型利用统一的网格结构来表示人体,并建立姿态和体态参数与人体表面点的关系。应用三维统计模型能实现人体表面数据点与体态参数值的互相转换,以及在视觉传感器数据中估计人体的姿态和形状,恢复人体表面。分析三维空间中的人体运动需要考虑三方面因素,即(1)如何采集处理人体所需的数据;(2)如何用模型描述三维空间中的人体;(3)如何将模型和现实数据匹配。通过激光扫描仪、深度相机和多目立体视觉系统可获取三维人体表面数据,统一用点云来描述三维人体。SCAPE(Shape Completion and Animation for People)是一种三维人体统计模型,通过利用人体表面信息能够高效表达人体姿态和体态,并可与视觉数据匹配,从而获取姿态和体态参数。本论文利用SCAPE模型描述三维人体,结合低质量视觉点云,完成体态测量和姿态估计的计算。主要研究内容和成果包括:1)实现基于SCAPE人体的体态参数值测量以及基于体态参数值的SCAPE三维人体重建。利用统一网格描述,应用人体测量学定义标注关键点,测量得到如臂长、腰围等体态参数值。利用数据建模体态参数值和SCAPE体态参数以及体态修正矩阵的关系,实现人体重建。2)实现基于低质量视觉三维点云的人体姿态、体态估计方法。针对低质量的视觉重建点云存在缺失和噪声的特点,提出对应的迭代最近邻优化目标函数,改进现有的迭代优化策略,实现姿态参数、体态参数和表面网格点位置的估计。3)应用骨架信息实现视觉点云匹配算法的初始化。目前基于迭代最近邻方案的匹配优化只用距离信息寻找点对应关系,容易陷入局部最优。利用粗糙的骨架信息来进行匹配算法的初始化,克服了优化方案的缺点,实现更准确的姿态、体态参数估计。

关键词：人体运动分析三维人体统计模型体态测量人体表面重建

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基于模型的人体运动分析

基于模型的人体运动分析

作者：李存东南京理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着相关技术的发展,人体运动分析已发展为一个融合多学科知识的交叉研究领域,并成为图像处理与计算机视觉领域中备受关注的前沿方向之一。它是结合生物力学和计算机视觉的一项重要技术,在多个领域都有着广泛的应用前景和潜在的... 详细信息

近年来,随着相关技术的发展,人体运动分析已发展为一个融合多学科知识的交叉研究领域,并成为图像处理与计算机视觉领域中备受关注的前沿方向之一。它是结合生物力学和计算机视觉的一项重要技术,在多个领域都有着广泛的应用前景和潜在的经济价值。鉴于此,越来越多的科研机构、商业机构都相继投入到该领域的科研中来。人体运动属于典型的链接型非刚体运动,结合模型进行人体运动分析有着极大的研究价值。对此,本文利用人体模型,针对人体运动分析领域相关问题,主要进行了以下研究工作：（1）利用背景差分法进行运动目标分割。针对本文实验环境的实际情况,结合帧间差分法与平均法思想进行背景建模,对传统平均背景法进行了改进,并利用基于灰度直方图的自适应阈值分割法与形态学处理方法实现运动目标的完整分割。（2）利用OpenGL完成人体模型的建立。本文提出一种新的可变形模型,并利用该模型对人体上臂、前臂、大腿、小腿进行建模,从而近似地反映出手臂以及腿部运动过程中肌肉所发生的形变情况。（3）利用基于模型的粒子滤波算法对人体手臂运动以及各肢体运动进行跟踪。针对链接型运动的高维空间特性,结合分块采样策略,采用自上而下的搜索方式完成基于模型的粒子滤波算法,并利用该算法对手臂运动以及各肢体运动进行跟踪。（4）利用模型进行人体转动力学分析。提出一种基于模型的人体转动力学分析方法,结合人体模型将人体有效地看成由多个部分共同构成的组合系统,并根据转动力学相关知识,对各个部分的转动分别进行分析,从而得到整个人体的转动力学参数,并近似地对整个人体转动进行分析。

关键词：人体运动分析人体模型可变形模型分块采样转动力学

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基于计算机视觉的人体运动分析

基于计算机视觉的人体运动分析

作者：王弘毅北京交通大学

学位级别：硕士

基于计算机视觉的人体运动分析是近年来机器视觉和图像处理领域中备受关注的研究方向。人体运动分析系统通常涉及到图像预处理,目标检测、跟踪和识别,以及运动的理解和描述。开发计算机视觉的主要目的是使计算机和人进行顺畅的交流,并... 详细信息

基于计算机视觉的人体运动分析是近年来机器视觉和图像处理领域中备受关注的研究方向。人体运动分析系统通常涉及到图像预处理,目标检测、跟踪和识别,以及运动的理解和描述。开发计算机视觉的主要目的是使计算机和人进行顺畅的交流,并理解人的语言、手势和其他动作,进一步的可超越人类大脑所能完成的任务。人体运动分析在虚拟现实、智能监控、人机交互、视频检索、医疗诊断等领域具有广阔的应用前景与经济价值。然而,由于人体运动复杂性和特殊性的限制,使得该研究仍处于初级阶段。例如在运动跟踪过程中,实验人员需要手动标记初始帧的初始点;在动作识别方面,适用于人体运动分析的机器学习方法不够完善。结合目前人体运动分析的研究现状和特点,本文主要研究固定背景下基于单目视觉的人体运动分析系统,在视频序列中对于运动目标检测、人体动作识别和目标跟踪方法等方面开展了创新性工作。本文所做的研究工作主要包括：1.在运动目标检测方面,对当前运动目标检测技术进行了总结,并给出了部分算法的实验结果,重点分析了单目摄像机下的背景差分法。通过背景差分法获取初步的人体轮廓,为了获取较为平滑的目标轮廓,利用数学形态学去除噪声,并加入图像连通域大小的判断算法,设定一个特定阈值,将小于该阈值的噪声块连通域去除。2.在人体动作识别方面,本文选取了10个人体运动特征,包括最小外界矩形宽高比、矩形度、圆形度、7个Hu不变矩。选用人体运动特征的标准是抗噪性强、区分明显等特点。然后使用SVM对三类人体运动图像进行分类识别,通过交叉验证和参数寻优后,识别准确率有明显提升。3.在运动目标跟踪方面,给出了融合Mean Shift和卡尔曼滤波的具体跟踪算法,并绘出行走动作的轨迹跟踪线。为了客观的评价融合Mean Shift和卡尔曼滤波算法跟踪效果,计算出实际人体中心点与Mean Shift算法跟踪点之间的欧氏距离,再将欧氏距离数组分别与原始图像的对角线像素距离做除法运算。最后,在Visual C++6.0环境下编程了实现人体运动分析系统。实验结果表明,作者提出的动作识别算法识别准确率较高,人体跟踪算法效果较传统的Mean Shift算法有明显的提高。

关键词：人体运动分析轮廓提取 SVM Mean Shift

基于姿态估计的人体运动分析及边缘计算平台实现

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基于姿态估计的人体运动分析及边缘计算平台实现

作者：沈恒南京邮电大学

学位级别：硕士

计算机视觉技术已广泛应用于社会生活的各个领域。在这些领域中,人体姿态估计的应用尤其引人关注,成为计算机视觉工程研究的重要方向之一。例如,基于个体的专业运动评估、行为康复监测和人机交互等。目前,如何设计低复杂度的人体运动行... 详细信息

计算机视觉技术已广泛应用于社会生活的各个领域。在这些领域中,人体姿态估计的应用尤其引人关注,成为计算机视觉工程研究的重要方向之一。例如,基于个体的专业运动评估、行为康复监测和人机交互等。目前,如何设计低复杂度的人体运动行为分析算法是重要的应用研究内容。此外,考虑到个人隐私,基于红外成像的人体运动分析也逐渐成为研究关注点之一。本文以Jetson Xavier nx边缘计算平台为计算载体,深入研究轻量级面向实时的深度神经网络,分别在可见光成像和红外成像两种环境下,构建了基于姿态估计技术的轻量级人体运动分析算法,以满足上述场景下的应用需求。本文主要工作和创新点如下:(1)提出了一种基于深度学习姿态估计的人体运动姿势分析算法,算法由两部分组成,即姿态估计神经网络和人体运动分析后处理算法。在姿态估计网络中首先设计双分支下采样结构增加姿态估计网络感受野的同时减少浮点运算数来提高检测效率;其次在网络特征提取主干部分后构建增强特征提取模块,其目的是对提取到的人体深度特征信息进行整合和增强,提升复杂环境下的检测精度。人体运动分析后处理算法的设计结合了人体运动学并充分考虑不同运动自身的特性,负责映射姿态估计网络得到的关键骨骼点位置与人体运动时肢体状态之间的关系,此外,本文在算法中增加了阈值判定系统,有效避免了环境中形状似人物体带来的干扰,最后将上述算法部署于移动边缘设备中,加速人体运动分析处理过程。实验结果表明,本文姿态估计算法在人体常见运动分析任务中表现优异,其检测精度达到90.9%,检测速度达到77.6FPS(Frames Per Second),同时具备较好的抗干扰能力。因此,该算法能够在实际环境中准确且实时地完成任务。(2)提出了一种针对热红外成像的人体运动分析算法。将算法从可见光成像推广到红外成像有两个主要的难点:一是红外成像在镜面环境下具有回波现象,导致红外成像中会出现多个与本体特征十分相似的红外倒影(本文简称伪影),针对这一干扰,本文设计了一个双阶段轻量神经网络预先检测红外人体伪影位置,然后使用图像掩膜技术排除该区域,将该算法作为干扰预处理部分放入姿态估计网络前端。二是红外人体成像容易与环境物体混淆而出现误检现象,针对这一问题,本文在姿态估计网络中添加了包含注意力机制的浅层特征提取模块,使得检测结果更加精确。其次对网络减枝,保留了大尺度和中等尺度的特征融合部分,提高了检测效率。最后,本文将算法部署于边缘计算平台,并验证其在红外成像下的可行性。实验结果显示,本文算法的检测精度为90.7%,检测速度达到83.3FPS,满足了实际环境中红外人体常见运动分析对效率和精度的要求。

关键词：深度学习姿态估计人体运动分析热红外成像边缘设备

基于视频序列的人体运动分析系统的研究与实现

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基于视频序列的人体运动分析系统的研究与实现

作者：魏娟丽西北大学

学位级别：硕士

Human motion analysis, one of the front porch orientation drawing much attentions in recent years, is an very active branch of image processing and computer vision territory , it is applied widely in many aspects of national economy and military fields. The research object in this thesis is video-based human motion, namely, tracking capturing;and analysing human motion in video. Human motion is non-rigid object motion and nonlinear. It has potential research value and application prospect. Though using video to analysis human motion has been a challenging problem confronted by many researchers, some solutions to this problem are presented partially. The broad-jump players in the list eye video frequency are set to be the research object, the present video-based human motion analysis technique is introduced and a human motion analysis system is completed. The following is the main task of this thesis. （1） Introduce video array analysis basis, hat is, the implication of image, the visual principle of moving object, the enhancement rehabilitation smooth and filter of image, and the basis of maths morphology. （2） Introduce the usual tracking methods and motion target test of video-based array, the instantaneous dividing methods can easily and accurately test the motion target, so this system applies instantaneous dividing method to test the divide human motion target. The application of Kanlman Filter to track the target makes clear the central motion of human body and the motion orbit of partial joints, some kinematics and kinetics parameter necessary for human motion analysis. （3） Apply VC++ developing platform to complete video-based human motion analysis system, the experiment-testing and results-analysing proves that the system can offer a better analysis on human mation.

关键词：人体运动分析图像处理运动目标检测运动目标跟踪