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基于小波描述子和人体骨架模型的多视角融合步态识别

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基于小波描述子和人体骨架模型的多视角融合步态识别

作者：张永伟天津大学

学位级别：硕士

步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴子领域,旨在根据人们行走或跑步的方式确定其身份。由于步态是目前技术条件下较易远距离感知的生物特征,随着安全敏感场合对视觉监控系统的迫切需求,步态识别研究受到了广泛的关注。步态识... 详细信息

步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴子领域,旨在根据人们行走或跑步的方式确定其身份。由于步态是目前技术条件下较易远距离感知的生物特征,随着安全敏感场合对视觉监控系统的迫切需求,步态识别研究受到了广泛的关注。步态识别主要针对含有人的步行运动图像进行分析,其关键是寻找合适的步态特征及分类方法,须融合计算机视觉、模式识别以及视频/图像序列处理等多种技术。围绕这个主题,本文对视频序列的步态特征提取、识别和评价进行了探索性研究,主要有以下几部分工作: （1）讨论了人体轮廓的特征表达方法。运用邻域边界跟踪算法提取了人体轮廓,经对该轮廓进行重采样和归一化处理,提取了边界中心距,为减小运算量,对边界中心距进行了小波描述,进而使用小波描述子特征来表达步态信息;基于数学形态学算法建立了人体骨架模型,从骨架中提取人体的动态参数（如运动过程中的关节点位置和肢体角度）来表达步态信息。（2）利用人体轮廓宽度信号的周期性变化来划分步态周期,并将此参数作为步态分类识别的基本单元,提取了周期极大值点作为关键点及其特征参数。（3）采用了支持向量机（SVM）作为分类器和提取的两种特征参数（小波描述子和人体骨架模型）在不同样本数的数据库上进行了人体身份识别,并比较了这两种特征识别性能的优劣;运用融合算法进行了多特征、多视角融合实验,证明了多特征、多视角融合的识别性能优于单一特征、单一视角方法。（4）分别引入正确识别率（Probability of Correct Recognition, PCR）和累积匹配分值（Cumulative Match Scores）来评价步态识别性能。目前,基于步态特征的身份识别研究与应用正方兴未艾,本文研究成果将为这项技术的发展起到一定的探索作用。

关键词：步态识别小波描述子人体骨架模型支持向量机多特征融合多视角融合

基于骨架多流特征融合及图卷积的步态识别方法研究

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基于骨架多流特征融合及图卷积的步态识别方法研究

作者：郑卓铭暨南大学

学位级别：硕士

随着公众对公共区域安全的逐渐重视,作为一种生物识别技术的步态识别同样受到越来越多研究人员的关注。与其他生物识别技术相比,步态识别能够实现远距离识别,具有难以伪装、非接触和安全性强的优点,使其在安防、刑侦等领域表现出重要的... 详细信息

随着公众对公共区域安全的逐渐重视,作为一种生物识别技术的步态识别同样受到越来越多研究人员的关注。与其他生物识别技术相比,步态识别能够实现远距离识别,具有难以伪装、非接触和安全性强的优点,使其在安防、刑侦等领域表现出重要的研究意义和研究前景。鉴于人体骨架模型在动力学本质上固有存在对复杂场景变化的鲁棒性以及图神经网络对这类非欧式结构有优秀的表现能力和泛化能力,本文基于2D人体骨架模型和时空图神经网络进行了步态识别方法的研究。基于骨架模型的传统步态识别方法通常将每一帧中的关节信息视为单独的特征向量,忽略了关节与关节之间的时空联系,本文提出了一种基于时空图卷积的步态识别算法Gait St。通过数据增强方法对人体骨架特征进行预处理并构建出人体骨架时空拓扑图,兼顾关节之间的时空联系。通过空间配置分区划分策略对关节邻域做运动表征划分,有效的对局部部位的运动进行建模。通过时空图卷积从空间和时间维度依次提取高维特征并聚合得到骨架特征的高维表示。为提升算法对复杂环境变化的鲁棒性,本文在Gait St基础上提出了基于多流特征融合及通道注意时空图卷积的改进步态算法Gait Eff。通过扩展骨架特征形成多流分支并采用早期融合结构使模型融合更多有效的步态特征。通过通道注意时空图卷积改进特征输入层,使模型能够学习到不同通道表征不同运动状态的拓扑关系,打破原始图卷积的建模局限。通过可分离卷积改进时间卷积,提升主流网络对特征的提取能力并降低模型复杂度。本文采用中科院自动化研究所公开的CASIA-B数据集进行多状态实验,通过客观评价指标Rank-1对实验结果进行分析,本文提出的改进算法有效的提升了模型对视角、携带物和衣着变化的鲁棒性,验证了本文提出的算法是有效的。

关键词：步态识别跨视角人体骨架模型图神经网络可分离卷积

视频监控区人员异常行为视觉检测及智能分析技术研究

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视频监控区人员异常行为视觉检测及智能分析技术研究

作者：刘继红重庆理工大学

学位级别：硕士

随着城市化进程的不断推进,公共区域的视频监控覆盖率越来越高,但对监控区人员闯入、尾随、扭打、跌倒以及公园、街道等公共区域人员的突发聚集等异常行为的检测和识别还主要依赖人工研判,不仅效率低且很难做到全天候工况。针对以上人... 详细信息

随着城市化进程的不断推进,公共区域的视频监控覆盖率越来越高,但对监控区人员闯入、尾随、扭打、跌倒以及公园、街道等公共区域人员的突发聚集等异常行为的检测和识别还主要依赖人工研判,不仅效率低且很难做到全天候工况。针对以上人员异常行为的智能检测和分析任务,本课题旨在解决其视觉检测和智能分析的关键技术,主要从人员目标检测、人体骨架点提取、骨架点-异常行为识别研究、突发性人员聚集四方面开展了研究。主要研究内容包含:（1）基于深度学习的自适应检测与多人员跟踪。介绍了最新的目标检测算法Center Net和YOLO V5,在INRIA Person Dataset和USC行人数据集上进行了训练与测试对比,对比实验结果表明,基于YOLO V5的行人检测效率和精度优于Center Net方法。另外依据多人员跟踪技术Center Track和Fair MOT在MOT17数据集上的对比效果,本文选择了准确率和速度都更佳的Fair MOT;（2）基于注意力机制的Simple Baseline人体骨架点提取。为了降低simple baseline（SB）网络模型的参数量,通过设置SB网络中Bottleneck组件的expansion参数为1,将SB网络中上采样部分的转置卷积换成了转置卷积组,并在Bottleneck组件中最后一个卷积层之后引入了通道注意力ECA（Efficient Channel Attention）,从而提出一种面向人体骨架点提取的改进的SB网络模型。在COCO 2017数据集上的对比实验结果表明,基于改进的SB模型的人体骨架点提取方法具有较高的精度和计算效率;（3）基于人体骨架点的异常行为建模及识别。依据跌倒时人体质心在垂直地面方向下降速度极快、摔倒前后人体目标框宽高比变化明显,扭打时两人的质心点不停移动且相互遮挡、人体目标检测框大部分时间处于相交状态的特点,分别提出了扭打、跌倒异常行为的判断模型;采用Fair MOT目标跟踪算法实现监控视场景中指定人员的稳定跟踪,判断他们移动的方向并计算他们之间的距离。对移动方向一致性的人员,通过大量实验确定他们之间距离稳定性的距离变化阈值和时间阈值,对距离变化低于距离变化阈值和距离稳定性持续超过时间阈值的判为尾随发生,从而提出一种尾随行为的判断方法。在Le2i数据集和自建数据集上的对比实验结果表明,本文提出的基于骨架点的异常行为智能分析方法,能有效识别跌倒、扭打、尾随异常行为;（4）基于YOLO V5视觉检测的突发性人员聚集智能分析。采用YOLO V5实现视频场景中人员的检测,针对街道、公园监控设备的广角特点,结合大量实验结果统计分析,确定当所有人员两两间距低于阈值100个像素,街道和公园场景中人员数分别超过4个和6个时,将视为突发性人员群集事件发生。实验结果表明,本文所提出的突发性人员聚集智能分析方法具有一定的准确性。

关键词：视觉检测异常行为识别 YOLO V5 人体骨架模型

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基于人体骨架的国标舞蹈动作相似度计算研究

电子设计工程 2023年第11期31卷 10-15页

作者：王云鹏吕诗雨司海平孙昌霞王翾河南农业大学信息与管理科学学院河南郑州450046 河南农业大学体育学院河南郑州450046

针对目前传统舞蹈教学过程中基本通过专业舞蹈教师对舞蹈动作的标准与否进行主观判断,缺少客观评价指标的现状,采用人体骨架模型分别对图像中国标舞学习者的舞蹈动作和标准舞蹈动作计算人体关键点坐标,再计算学习者舞蹈动作和标准舞蹈... 详细信息

针对目前传统舞蹈教学过程中基本通过专业舞蹈教师对舞蹈动作的标准与否进行主观判断,缺少客观评价指标的现状,采用人体骨架模型分别对图像中国标舞学习者的舞蹈动作和标准舞蹈动作计算人体关键点坐标,再计算学习者舞蹈动作和标准舞蹈动作之间的相对偏移角度,根据得到的相对偏移角度设计评估学习者舞蹈动作是否标准的客观评估指标,通过该客观评估指标的量化数据判断学习者舞蹈动作的标准程度,并提出最终的舞蹈动作修正建议。在实拍舞蹈动作图像上的仿真结果表明,该方法所得客观评价结果与主观评价结果相一致,对于实时判断国标舞学习者动作标准程度有着良好的效果。

关键词：动作相似度计算人体骨架模型动作纠正深度学习国际标准舞

基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统

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安阳工学院学报 2022年第4期21卷 51-56页

作者：贺莉项亚光皖西学院体育学院安徽六安237012

为实现对健美操动态姿势的精准捕捉,从而在较短时间内完成对运动位姿数据的识别分析,设计一种基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统。建立硬件特化人体骨架模型,根据动态姿势数据的整合需求,确定RBM系数在深度学习算法作用下... 详细信息

为实现对健美操动态姿势的精准捕捉,从而在较短时间内完成对运动位姿数据的识别分析,设计一种基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统。建立硬件特化人体骨架模型,根据动态姿势数据的整合需求,确定RBM系数在深度学习算法作用下的实时调节能力,再进行基于深度学习算法的动态姿势识别处理。结合已知的行为识别数据集合结构,获取大量的信号特征提取结果,完成基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统设计。实验结果表明,设计系统能够更准确地捕捉到健美操动态姿势数据,且耗时较短。

关键词：深度学习动态姿势识别分析 RBM系数反馈微调人体骨架模型

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基于单目视频的人体结构分析算法研究

基于单目视频的人体结构分析算法研究

作者：邓成刚电子科技大学

学位级别：硕士

人体结构分析算法在智能监控、人体三维重建、人体姿态识别等领域扮演着十分重要的角色,人体骨架模型建立算法是人体结构分析算法中最基础的部分。人体骨架模型建立算法包含两个部分:人体骨架提取算法和人体关节点估计算法。本文对这两... 详细信息

人体结构分析算法在智能监控、人体三维重建、人体姿态识别等领域扮演着十分重要的角色,人体骨架模型建立算法是人体结构分析算法中最基础的部分。人体骨架模型建立算法包含两个部分:人体骨架提取算法和人体关节点估计算法。本文对这两个部分进行研究并在原有算法上进行了改进,使得该算法适用范围更广。目前广为采用的人体骨架提取算法是基于轮廓的人体骨架提取算法,该算法主要有四个步骤:(1)计算人体轮廓图的距离变换及距离变换的梯度;(2)提取人体骨架关键点;(3)提取人体骨架特征点;(4)连接人体骨架特征点形成人体骨架。在步骤4中连接人体骨架特征点时,可能会出现无法连接骨架特征点的情况。因此本文结合最小生成树算法对第四个步骤进行改进,提出了基于最小生成树的人体骨架提取算法。最后通过分析和实验验证,改进后的算法相比于改进前的算法,在无遮挡正面的正常人体轮廓图像上能更好的提取人体骨架。常规算法一般利用人体各部件间的比例关系估计人体关节点,然后连接关节点得到13个关节点的人体骨架模型。本文比较了13个关节点和16个关节点的人体骨架模型之间的区别,并且采用了16个关节点的人体骨架模型。不同人的人体轮廓通常是不同的,同一个人在不同姿态下得到的人体轮廓也不相同,所以在计算膝关节点和肘关节点的位置时,利用人体各部件间的比例关系来估计人体关节点会带来较大的误差。针对视频序列中人体运动的变形,本文提出了利用曲率来估计关节点的算法,在数字图像中用夹角近似曲率。由于人体运动时,膝关节和肘关节周期性的伸直与弯曲,本文先利用曲率寻找关节明显弯曲的关键帧,并进行关节点的位置估计,获得关节点离胸部关节点或腰部关节点的距离,在肢体伸直时采用这一距离来定义关节点。在本论文中利用曲率寻找人体关节点时,是在人体骨架上逐个人体骨架特征点地寻找,而不是逐个像素点地寻找,提高了效率。通过实验验证,改进后人体关节点估计算法相比于改进前算法,膝关节点和肘关节点的定位更加准确,得到的人体骨架模型更为合理,更加切合人体轮廓,更好地反映出人体的拓扑结构。

关键词：距离变换人体骨架最小生成树曲率视频序列人体骨架模型

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运动捕获系统中标记点自动初始化方法

微电子学与计算机 2012年第2期29卷 81-85页

作者：雷伍琴郑江滨蔡里宁西北工业大学陕西省语音与图像信息处理重点实验室中国人民解放军61938部队

基于辅助标记点的多摄像机运动捕获系统,往往需要在运动捕获初始阶段手工建立各标记点与关节点的对应关系.为了减少初始化阶段繁琐的手动标记工作,提出一种标记点自动初始化方法.首先预定义表演者初始姿态,利用PCA算法分析出人体主轴,... 详细信息

基于辅助标记点的多摄像机运动捕获系统,往往需要在运动捕获初始阶段手工建立各标记点与关节点的对应关系.为了减少初始化阶段繁琐的手动标记工作,提出一种标记点自动初始化方法.首先预定义表演者初始姿态,利用PCA算法分析出人体主轴,结合人体骨架模型,使标记点与各关节点关联,再将带有关节信息的标记点进行三维重构,通过反投影到各个视角完成所有点的初始化.实验结果表明,该方法能够准确地标识出各个标记点,完成标记点的自动初始化.

关键词：运动捕获标记点识别自动初始化人体骨架模型

基于FAST R-CNN行人检测识别的研究与改进

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网络安全技术与应用 2019年第7期 43-45页

作者：卢俊俏颜思璇浙江师范大学数学与计算机科学学院

本文的目的是进行视频中的人行识别,将视频逐帧提取,采用Fast R-cnn,它不仅实现了识别图片中单个行人的骨架,还能通过分类判断图片有多少个需要识别的行人,并将各个关节点与每一个行人所相对应,与此同时,它也能将各个关节点与行人身上... 详细信息

本文的目的是进行视频中的人行识别,将视频逐帧提取,采用Fast R-cnn,它不仅实现了识别图片中单个行人的骨架,还能通过分类判断图片有多少个需要识别的行人,并将各个关节点与每一个行人所相对应,与此同时,它也能将各个关节点与行人身上的各个身体部位相对应,从而实现了识别图片中多个行人骨架的目的。

关键词：人体骨架模型 Fast R-CNN 行人识别

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基于视频的人体骨架建模方法

中国科技信息 2019年第21期 89-91+13页

作者：郭佳兴鲁斌华北电力大学

分析目标人体骨架,提取所含运动信息,对建立人体模型和研究分析人体运动情况具有重要的意义。本文提出一种改进的人体"星形"骨架模型建立方法,将传统的"星形"骨架模型提取到的人体质心,按照人体躯干的比例向上下移动来获取肩与臀部中心... 详细信息

分析目标人体骨架,提取所含运动信息,对建立人体模型和研究分析人体运动情况具有重要的意义。本文提出一种改进的人体"星形"骨架模型建立方法,将传统的"星形"骨架模型提取到的人体质心,按照人体躯干的比例向上下移动来获取肩与臀部中心点的参数。并且结合正视人体模型和侧视人体模型建立更细致的人体模型。实验结果表明,该方法提高了对人体肢体部位各端点定位的准确性,能较好地得到人体骨架模型。

关键词：人体骨架骨架提取人体模型人体骨架模型人体运动基于视频建模方法