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人体运动捕捉数据的行为分割与运动分析

人体运动捕捉数据的行为分割与运动分析

作者：张毅北京交通大学

学位级别：硕士

随着光学运动捕捉设备的应用以及运动捕捉技术的发展,人体运动捕捉数据日益庞大,已被成功应用于生物科学、计算机视觉、计算机动画及虚拟现实等众多领域。如何合理有效地利用这些数据已变得非常重要,对已有的人体运动捕捉数据进行分析... 详细信息

随着光学运动捕捉设备的应用以及运动捕捉技术的发展,人体运动捕捉数据日益庞大,已被成功应用于生物科学、计算机视觉、计算机动画及虚拟现实等众多领域。如何合理有效地利用这些数据已变得非常重要,对已有的人体运动捕捉数据进行分析、组织和管理成为了当前运动捕捉技术的一大研究难点和热点。本文主要针对人体运动捕捉数据,围绕着行为分割与运动分析技术进行了研究,运动分析包括运动模板提取以及运动标注。针对每个方面的问题提出相应的实现方法,并进行了实验可行性验证。论文的主要研究工作包括：针对人体运动捕捉数据行为分割的问题,实现了一种基于核动态纹理(Kernel Dynamic Texture,简称KDT)的行为分割方法。首先对原始未分割的人体运动数据预处理,选取作为相似性比较的参考序列片段和各个子序列片段;然后基于核主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)的方法分别对参考序列片段和各个子序列片段构建KDT参数模型;最后采用马丁距离度量相似性,根据这些相似性距离的变化特性确定合适的行为分割点。实验结果表明该算法具有良好的行为分割性能。针对运动模板提取的问题,提出了一种新的层次隐运动模板(Latent Motion Template,简称LMT)的学习方法。首先对人体运动捕捉数据集的运动模板建立隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM);接着通过采用两阶段期望最大化(Expectation Maximum,简称EM)迭代算法学习层次LMT,第一阶段主要学习顶层的双足运动LMT,第二阶段学习第二层的运动类型LMT以及第三层的运动风格LMT。实验结果表明该算法对不同风格和类型的人体运动捕捉数据具有很好的鲁棒性。针对人体运动捕捉数据标注的问题,提出了一种新的基于层次LMT的运动数据标注的方法。对于每一层的标注分析,在相似性匹配的基础上,采用动态时间归整(Dynamic Time Warping,简称DTW)的方法比较LMT与子序列片段之间的相似性。在第一层上完成双足运动LMT的标注,在第二层上完成运动类型LMT的运动标注以及在第三层上完成运动风格LMT的运动标注。实验结果表明该算法能够有效地完成人体运动捕捉数据的层次标注。

关键词：行为分割运动模板运动匹配运动标注运动分析运动捕捉

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基于运动捕捉数据的人体行为分割与运动检索

基于运动捕捉数据的人体行为分割与运动检索

作者：仝磊鸣北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着运动捕捉技术的不断发展以及运动捕捉系统的广泛应用,逐渐积累了大量的运动捕捉数据,这些数据被广泛地应用在了三维动画、游戏和电影制作等产业中。由于运动捕捉设备昂贵并且操作复杂,所以,如何合理有效地管理和重用已有的... 详细信息

近年来,随着运动捕捉技术的不断发展以及运动捕捉系统的广泛应用,逐渐积累了大量的运动捕捉数据,这些数据被广泛地应用在了三维动画、游戏和电影制作等产业中。由于运动捕捉设备昂贵并且操作复杂,所以,如何合理有效地管理和重用已有的运动捕捉数据得到了国内外研究人员的广泛关注。本文研究了基于运动捕捉数据的人体行为分割与运动检索,针对每一方面的问题提出了相应的实现算法,并通过实验进行了验证。论文的主要工作包括以下几部分：(1)在基于运动捕捉数据的人体行为分割问题中,本文实现了一种基于余弦距离的行为分割算法,采用骨骼夹角直方图来刻画运动捕捉数据的统计特征,并使用余弦相似度作为运动捕捉数据骨骼夹角直方图特征的相似性度量,来实现对运动行为的自动分割。对于给定的人体运动捕捉数据,我们首先定义滑动窗口,计算当前滑动窗口范围内运动序列前、后两部分骨骼夹角直方图统计特征的余弦相似度;然后通过在运动序列上滑动该窗口,获得运动序列的余弦相似度曲线,曲线中的极小值点即为不同类型行为的分割点。实验结果表明该行为分割算法能够达到96%的准确率和93%的召回率。(2)在运动检索问题中,本文提出了一种基于骨骼夹角直方图的运动模板合成算法,并使用该运动模板通过运动匹配来实现运动检索。我们首先给定同一运动类型的若干运动序列,统计出每一条运动序列的骨骼夹角直方图特征。由于所有运动序列的骨骼夹角直方图具有相同的维度,所以直接计算这些骨骼夹角直方图的平均值即可得到该运动类型的运动模板。由此合成的运动模板能够反映出一类运动中共同的部分,因此可以采用该运动模板进行检索。实验结果表明该运动模板的平均检索准确率比基于动态时间规整距离的运动检索高出8%。(3)本文在基于余弦距离行为分割算法的基础上采用C++图形用户界面应用程序开发了一个行为分割系统。我们通过需求分析可以将该系统划分为运动数据处理模块和界面显示模块。运动数据处理模块主要实现了运动捕捉数据格式转换、分割点检测以及运动序列分段导出等功能;界面显示模块主要实现了行为分割结果展示以及交互式调整分割点等功能。该行为分割系统可以极大地提高运动捕捉数据行为分割的准确率和效率。

关键词：骨骼夹角余弦距离行为分割运动模板运动检索运动捕捉

基于运动捕捉数据的人体行为分割与行为语义标注

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基于运动捕捉数据的人体行为分割与行为语义标注

作者：王伟强北京交通大学

学位级别：硕士

随着对真实人体动画的需求与日俱增,在过去几年里出现了大量的运动捕捉数据库。这些运动捕捉数据可以被广泛地运用到许多领域,例如动画电影制作、电子游戏开发、物理康复训练和人体工程学研究等领域。为了在以上应用场景中高效地利用运... 详细信息

随着对真实人体动画的需求与日俱增,在过去几年里出现了大量的运动捕捉数据库。这些运动捕捉数据可以被广泛地运用到许多领域,例如动画电影制作、电子游戏开发、物理康复训练和人体工程学研究等领域。为了在以上应用场景中高效地利用运动捕捉数据,需要将长序列的运动捕捉数据分割成多个具有单一行为语义的运动序列片段,并对分割后的序列片段进行行为语义标注。由于人工方式费时费力,自动化运动捕捉数据的分割、标注方法一直是研究的热点。由于人体捕捉数据中人体行为周期各异、数据表达方式复杂以及行为组合方式多样等原因,高效的自动化人体运动捕捉数据分割、标注算法的研究还具有很多的挑战。在针对上述难点的深入分析后,本文提出了一种基于滑动窗口内姿态统计直方图的行为分割方法和一种基于行为模板的行为语义标注方法。无论是在行为分割问题中还是在行为语义标注问题中,都需要一种能够准确刻画运动序列行为特征的方法。因此,本文首先定义了3组新的姿态特征,并通过计算每个姿态特征的取值子区间中运动帧的比例,定义了一种低维的行为特征表示方法,即姿态统计直方图。而且,通过行为分类实验,分析出了最优的姿态特征组合和最优的姿态特征子区间个数。为了通过分析行为特征的突变来定位行为分割点,本文使用滑动窗口从原始运动序列中抽取运动子序列。为了获得稳定且明显的行为特征,本文提出一种基于行为稳定状态分析的滑动窗口参数自动化设置方法。得益于抽取出的运动子序列具有很好的行为聚类特点,行为分割问题可以被简化为异常子序列的检测问题,其中异常子序列的中间帧就是行为分割点。在本文中,局部异常点系数算法(Local Outlier Factor, LOF)被用来定位异常子序列。在行为分割的实验中,本文的方法能够达到98%的分割准确率和97%的分割召回率。在行为语义标注问题中,行为模板被用来作为一类行为的语义特征表示。考虑到在一个行为中不同的身体部位对行为特征的贡献率不同,本文针对同一类行为从姿态特征的集合中抽取部分具有较大方差的姿态特征来生成姿态统计直方图。然后,为了只保留该行为的共有特征,本文将上一步生成的姿态统计直方图中具有高方差低均值的维度剔除掉,最终得到的姿态统计直方图就是行为模板。最后,本文使用琴生-香农散度(Jensen-Shannon Divergence)来度量运动序列的姿态统计直方图与行为模板之间的相似度,然后将琴生-香农散度最小的行为模板所对应的行为语义标注给该运动序列。在行为语义标注实验中,基于行为模板的方法能够达到97%的标注准确率,比基于原始姿态统计直方图的方法高出4.3%。

关键词：行为分割行为语义标注运动捕捉姿态统计直方图行为模板滑动窗口姿态特征异常点检测

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基于本征维数和置信度的行为序列分割

厦门大学学报（自然科学版） 2013年第4期52卷 479-485页

作者：熊心雨潘伟唐超厦门大学信息科学与技术学院福建省仿脑智能系统重点实验室福建厦门361005

人机交互研究领域中行为分析与识别是当前研究的一个热点,行为序列分割是行为分析与识别的基础.鉴于强度摄像机视频在进行行为分割时对光线、视角变化过于敏感,提出了一种由深度视频提取的骨架信息,基于本征维数与置信度二次判断的无监... 详细信息

人机交互研究领域中行为分析与识别是当前研究的一个热点,行为序列分割是行为分析与识别的基础.鉴于强度摄像机视频在进行行为分割时对光线、视角变化过于敏感,提出了一种由深度视频提取的骨架信息,基于本征维数与置信度二次判断的无监督行为序列分割算法.首先,通过Kinect跟踪人体20个骨骼关节点数据,获得视频中人的姿态,通过提取关节点极坐标位置信息来描述行为特征;然后通过奇异值分解(sigular value decomposition,SVD)估计行为序列的本征维数,确定数据对应的低维流形,通过检测特征数据在该流形上投影误差的突变来找到分割帧,并对分割出来的行为序列进行类别标记.每找到一个分割帧就对当前标记类包含样本和当前标记类的前一类包含样本进行基于置信度的二次判断,找到前一类最优分割帧并初始化继续分割.最后采用随机森林模型对分割结果进行识别验证.实验结果表明采用本文算法可以明确分割出代表不同模式的行为片段.

关键词：行为分割骨架模型本征维数置信度随机森林

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实验鼠行为的分类与分割研究

实验鼠行为的分类与分割研究

作者：马玲玲淮北师范大学

学位级别：硕士

行为分析应用背景非常广泛，如人机交互、智能监控、图像分析、视频编码等等。在行为分析这一领域，针对人的行为分析已经做了大量工作，并取得了很多优秀成果。而动物行为分析在很多方面还有待于研究者们去研究与开发。近年来动物行为... 详细信息

行为分析应用背景非常广泛，如人机交互、智能监控、图像分析、视频编码等等。在行为分析这一领域，针对人的行为分析已经做了大量工作，并取得了很多优秀成果。而动物行为分析在很多方面还有待于研究者们去研究与开发。近年来动物行为分析越来越受人们的重视，在动物行为分析中实验鼠是多数研究者们比较感兴趣的动物。实验鼠行为分析已被广泛应用在遗传学、心理学、神经学、药理学等学科领域。本文针对行为分析中实验鼠肢体短小，提取相关信息困难问题，应用实验鼠轮廓抽取特征，对实验鼠行为谱中重要的八种行为进行分析。本文对实验鼠行为进行了深入的研究，并完成了相应的实验分析系统。首先阐述了行为分析过程中所涉及的相关理论。简述了行为分类与行为分割的定义，预处理过程中的目标检测的几种方法如：时间差分法、背景减除法、阈值法、光流法等。两种最简单的分类法如：最近邻分类法与k近邻分类法;距离计算法如：欧几里德距离、曼哈坦距离、明考斯距离、log-协方差矩阵距离。其次对实验鼠的行为进行分类，在分类过程中，先从视频每一帧图像中分割出实验鼠轮廓，并提取轮廓中心从八个方向上到轮廓边缘的距离以及轮廓区域的两个主分量，组成一个10维向量作为特征向量，应用log-协方差距离进行分类。接着对实验鼠视频序列进行分割，在行为分割过程中，用实验鼠轮廓的两个主分量比值作直方图，计算直方图的卡方距离，使用log-协方差距离与直方图的卡方距离相结合对实验鼠行为视频序列进行分割。最后对全文作了总结，指出本文在实验鼠行为分析方面所作的创新，分析了目前实验鼠行为分析存在的问题及可能的发展方向。本文的创新点：从实验鼠行为分类缺少肢体信息入手进行分析，抽取实验鼠轮廓的八方向特征与轮廓区域主分量特征，应用log-协方差矩阵距离进行行为分类。用囊括实验鼠的轮廓的部分与整体的十个特征进行分析，提高了分类的准确性;应用log-协方差矩阵距离与直方图卡方距离相结合对实验鼠视频序列行为进行分割减少了行为分割帧的误判断率。

关键词：实验鼠 log-协方差距离行为分类直方图卡方距离行为分割

动作分割与行为识别技术研究及其在智慧工地中的应用

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动作分割与行为识别技术研究及其在智慧工地中的应用

作者：陈雪健贵州大学

学位级别：硕士

大型施工设备一直是各种建筑活动中施工进度的主要推进者,同样也是建筑过程中能源消耗最多的环节之一。现在深度学习技术已经在建筑领域中被应用在了一些重复而且繁杂的工作任务中,例如,工地门禁中的面部识别、工地安全监测中的安全帽... 详细信息

大型施工设备一直是各种建筑活动中施工进度的主要推进者,同样也是建筑过程中能源消耗最多的环节之一。现在深度学习技术已经在建筑领域中被应用在了一些重复而且繁杂的工作任务中,例如,工地门禁中的面部识别、工地安全监测中的安全帽识别等。但是目前对于大型施工设备的效率监测仍然依靠人工记录与分析,这种分析方法费时并且不够准确。为了解决对于大型施工设备的效率监测不成熟的问题,本文提出将行为识别技术应用于大型施工设备的效率检测中,通过使用ASFormer、MS-TCN等行为分割网络来对大型施工设备在施工现场的活动进行识别。通过对其活动的动作识别结果进行分析来监测大型施工设备的工作效率,对施工进度以及施工方案进行调整。本文的主要工作如下:(1)制作挖掘机时序动作分割数据集。在研究过程中,从施工现场采集挖掘机工作视频使用三维卷积网络对调整过的视频数据提取视频时序特征,制作了挖掘机时序动作分割的数据集。提出基于动作分割结果计算挖掘机工作效率的公式方法。(2)完成对MS-TCN网络模型的改进,给原始模型添加了阶段级联模块和双膨胀层,通过增加网络深度、计算能力以及卷积操作时的感受野的方法提高帧准确率;添加了局部界限池化模块,通过局部池化模块来着重寻找动作边界,使网络模型输出更平滑的时序动作分割结果。(3)将时序动作分割领域与建筑领域结合,通过时序动作分割结果来计算挖掘机的工作效率,分析工作安排是否合理。当施工工地监测设备较多时,机器视觉处理视频数据的速度比人工速度快,能够大大降低施工现场管理的人工成本,提高设备使用效率,降低安全风险,为智慧工地数字化提供了可靠的技术途径。

关键词：深度学习机器视觉行为分割特征提取生产率监测系统视频监测

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室内无源人体行为识别技术研究

室内无源人体行为识别技术研究

作者：唐鑫星重庆邮电大学

学位级别：硕士

近几年,物联网、人工智能等诸多领域的迅猛崛起,促使着人体行为识别技术不断发展。其中,基于Wi-Fi设备的行为识别技术由于其具备成本低、部署广泛、隐私保护性高等特点,受到了越来越多研究者的青睐。现有基于Wi-Fi的室内无源人体行为识... 详细信息

近几年,物联网、人工智能等诸多领域的迅猛崛起,促使着人体行为识别技术不断发展。其中,基于Wi-Fi设备的行为识别技术由于其具备成本低、部署广泛、隐私保护性高等特点,受到了越来越多研究者的青睐。现有基于Wi-Fi的室内无源人体行为识别技术主要利用分类算法对数据集训练并构建分类模型来实现人体行为识别,这类技术存在着行为分割不准确、行为识别过程中未能从原始数据中提取出深层次特征并设计与所提特征相匹配的分类模型等问题。为了解决上述人体行为识别技术中存在的问题,本文研究了基于Wi-Fi信道状态信息的室内人体行为识别技术,具体内容如下:其一,基于窗口方差比较法实现人体行为高性能分割。在数据分割之前,首先利用异常值去除算法和小波算法,滤除环境、设备等因素引起的噪声;然后结合主成分分析法和ReliefF算法提出了子空间信号融合方法,减缓了较大的数据量对算法性能的影响;最后本文结合由阈值自适应方法计算得到的自适应阈值提出了窗口方差比较法,该方法能够有效地对原始数据中多个不连续人体行为进行分割,为后续的行为识别奠定了基础。其二,基于图神经网络实现人体行为识别。首先利用短时傅里叶算法提取出单个行为的时频特征,并从时间和频率两个角度出发,提出特征增强方法,扩充样本数据集,解决人体行为识别模型在训练时因样本数据集偏小而产生过拟合等问题;然后分别从时频特征的自相关矩阵和特征本身出发,提取出能够表征原特征信息的图结构数据;最后搭建带有两个卷积层的图卷积神经网络,用于目标行为识别。本文最后分别在展览室和实验室两个场景中采集了大量数据对行为分割方法和行为识别方法分别进行验证分析。实验结果表明,行为分割方法在两个场景的分割准确率分别为0.964和0.993,优于现有的基于阈值的行为分割方法。另外,本文通过频谱能量变化法提取图结构数据,并利用图神经网络对特征增强的数据集搭建人体行为识别模型,识别精度较传统分类算法有明显的提升。

关键词：人体行为识别信道状态信息行为分割图神经网络

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行为变换与自动武器创新

上海交通大学学报 2002年第9期36卷 1231-1236页

作者：梁庆华邹慧君冯涛郭为忠上海交通大学机械与动力工程学院上海200030

行为变换是机构执行系统创新的重要方法与手段 .提出了行为变换的 4种方法 ,即行为合并、行为分割、行为分解和行为分位 ,建立了行为变换的规则体系 ,并以行为变换在自动武器创新设计中应用为引线。

关键词：行为合并行为结构行为变换自动武器创新设计行为分割执行机构系统结构变换

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深度学习行为识别的挖掘机生产效率监控系统

智能计算机与应用 2023年第4期13卷 111-116,121页

作者：陈雪健秦水介白忠臣郭媛君杨之乐贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省光电子技术及应用重点实验室贵阳550025 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

为了对大型施工设备的生产率进行准确的实时监测和分析,提出了一种基于计算机视觉的设备识别和生产率监控系统。该方法利用Faster-RNN对视频序列中的挖掘机和卡车进行识别检测,然后通过ASFormer对挖掘机动作进行动作分割。基于行为分割... 详细信息

为了对大型施工设备的生产率进行准确的实时监测和分析,提出了一种基于计算机视觉的设备识别和生产率监控系统。该方法利用Faster-RNN对视频序列中的挖掘机和卡车进行识别检测,然后通过ASFormer对挖掘机动作进行动作分割。基于行为分割的结果对挖掘机的工作效率进行计算。比较了人工计算与行为分割网络的准确度的差距,对2台不同的挖掘机进行动作的识别和分析,结果显示平均准确度分别为91.7%和94.8%。因此,当多个场景并行处理时,可以大大节省人力成本,验证了本方法的有效性和实用性。本研究为慧工地的数字化管理提供了有效的技术基础,开辟了计算机视觉应用的新场景,提出了一种新的计算挖掘机生产效率的计算因子,更适合于通过统计挖掘机动作来进行效率计算。

关键词：深度学习机器视觉行为分割特征提取视频检测生产率检测监控系统