基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5∶0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。     

基于DTW优化积分直方图动态捕捉的持续人体动作识别研究

针对现有持续人体动作识别算法实时性不高的问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)积分直方图的动态捕捉方法.首先,利用积分直方图对原始动作进行分类;然后,聚类各种时空姿态建立动作的统计表示,并采用巴氏距离测量两个直方图的相似性;最后,根据动态时间规整方法设计了动态程序识别算法.通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较证明了方法的高效性,即使在数据库包含噪声和相似动作的情况下,方法仍然取得了很好的识别效果.     

基于半监督学习的人体异常行为识别

需要进行人体异常行为识别的视频一般都是未标记的序列图像,传统的有监督的识别方法往往不能较好地反映其行为的特征,识别率不高.提出了一种基于半监督学习的人体异常行为识别方法,首先使用基于DTW距离的self-training进行标记数据扩充,然后用此扩充的序列图像样本集合训练对应的HMM,最终进行异常行为识别.实验结果证明该方法有效且识别率较高.     

基于人体姿态动态特征的跌倒行为识别方法

意外跌倒严重威胁老年人健康安全,准确识别跌倒事件并及时予以报警可以有效降低跌倒者所受伤害. 本文提出了一种新的跌倒识别方法,基于OpenPose深度卷积网络自图像提取的人体姿态关键点获取人体倾斜姿态动态特征,使用基于线性核的支持向量机完成跌倒行为二分类,并以基于人体下降姿态动态特征的阈值判断排除混淆性较大的非跌倒行为,保证算法召回率. 本方法在人体动作数据集上测试取得了97.33%的准确率与94.80%的精确率,与现有基于图像的跌倒识别方法相比具有更优的性能,常见的单目RGB摄像机的特性使得本方法在普及性上优于需要Kinect相机的现有跌倒识别方法.     

基于动态时间规整(DTW)优化积分直方图动态捕捉的持续人体动作识别研究

针对现有持续人体动作识别算法实时性不高的问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)积分直方图的动态捕捉方法。首先,利用积分直方图对原始动作进行分类;然后,聚类各种时空姿态建立动作的统计表示,并采用巴氏距离测量两个直方图的相似性;最后,根据动态时间规整方法设计了动态程序识别算法。通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较证明了方法的高效性,即使在数据库包含噪声和相似动作的情况下,方法仍然取得了很好的识别效果。     

弹性动作关联序列的模式检索

视频检索要求在数据库中能够找到与待检索视频序列相关的序列,该相关序列也可以是数据库中某个序列的部分序列,为此提出了一个动态编程方法.该方法综合了计算信息领域的编辑距离算法和信号处理领域的动态时间规整(DTW)算法,并克服了它们都不能直接用于动作检索的局限性,由于可以通过调节参数使所提方法转换为上述2种方法,所以可把它们看作是所提方法的特例.通过在不同数据库上的实验,以及和编辑距离算法和动态时间规整算法的比较,发现在相同的误检率条件下,所提算法的检测率要好于其他2种算法.     

基于时间序列手势轮廓模型的动态手势识别

针对动态手势在时间尺度上的多变性和复杂性,提出了一种动态手势识别框架.该框架利用时间序列上提取的手势轮廓构造动态手势轮廓图像,获得不同动态手势在不同时间尺度下其轮廓图像的均值图像和方差图像,并将这些图像用于构成动态手势轮廓模型库,在此模型库基础上,利用相关信息方法和改进的动态时间规整方法完成动态手势的识别.实验结果表明,文中提出的动态手势轮廓模型对不同时间尺度的动态手势具有较强的鲁棒性,改进的动态时间规整方法较传统方法具有更高的识别率.     

融合人体姿态估计和目标检测的学生课堂行为识别

在课堂教学中,人工智能技术可以帮助实现学生行为分析自动化,让教师能够高效且直观地掌握学生学习行为投入的情况,为后续优化教学设计与实施教学干预提供数据支持.构建了学生课堂行为数据集,为后续研究工作提供了数据基础;提出了一种行为检测方法及一套可行的高精度的行为识别模型,利用Open Pose算法提取的人体姿态全局特征,融合YOLO v3算法提取的交互物体局部特征,对学生行为进行了识别分析,提高了识别精度;改进了模型结构,压缩并优化了模型,降低了空间与时间的消耗.选取与学习投入状态紧密相关的4种行为:正坐、侧身、低头和举手进行识别,该检测与识别方法在验证集上的精度达到了95.45%,在课堂上玩手机和书写等常见行为的识别精度较原模型有很大的提高.     

基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别

手扶电梯(简称扶梯)乘客异常行为识别研究具有重要意义.针对传统行为识别算法易受环境影响、不能实时并准确对多目标进行识别的问题,提出一种基于人体骨架序列的扶梯乘客异常行为识别算法.该算法首先通过结合可变形组件模型特征的支持向量机检测乘客人脸,并用改进的核相关滤波器对其进行跟踪,从而得到乘客在扶梯中的运动轨迹;接着利用卷积神经网络提取轨迹中乘客的人体骨架序列,并通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测异常行为骨架序列;最后利用动态时间规整将其与各类异常行为骨架序列匹配,基于k近邻方法识别异常行为.对10段扶梯视频的实验结果表明,文中所提的异常行为识别算法处理速度达到10帧/秒,识别准确率为93.2%,能够实时、准确地识别多种乘客异常行为.     

基于VP树结构的多层匹配算法在哼唱识别中的应用

哼唱识别是音频检索的一个重要应用,其难点是音频歌曲数据的非结构性以及搜索速度和准确率平衡的问题。该文提出了新的数据库构造方法,将音频歌曲集用手工标注方法提取主旋律并且按自然演唱停顿方式进行分段,采用段落结构而不是整首歌作为索引。同时,提出了一种基于VP树的搜索结构以及相应的多级搜索算法,在快速匹配层采用粗搜索算法,在精确匹配层采用基于动态时间规整算法。实验证明,在对检出率影响不大的前提下,识别速度提高了40%以上。     

基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法

基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系, 并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法. 提出了改进的动态时间规整(DTW)算法, 通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配, 得到最优匹配方案和最佳相似度, 从而降低了误拒率. 算法经JLU DHSDB2.0签名数据库测试, 识别等错率达到4.25%.     

基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。     

基于LMP-KCPA的人体动作识别方法

为解决人体动作识别中由于特征描述子的维数过高, 无法表征目标变化的本质运动变化信息的问题,给出了核主成分分析(KPCA: Kernel Principal Component Analysis)对局部运动模式描述子(LMP: Local Motion Pattern)降维方法。首先利用LMP 描述子对人体运动目标进行描述, 然后利用KPCA 算法对局部运动模式特征
描述子进行处理, 获取新的特征描述方式。通过MATLAB 仿真, 与Cuboids+SVM 和LMP+SR 两种算法对比结果表明, 基于LMP鄄KPCA 的人体动作识别, 特征描述子维数明显降低, 可以表征人体运动目标变化关键信息,识别率比Cuboids+SVM 算法提高1. 1%, 比LMP+SR 提高1%。     

基于不同约束条件的动态时间错位理论及应用

在两种不同模式的匹配过程中 ,研究了基于不同约束条件的动态时间错位理论及应用。分别采用始终点约束、不同的局部连续约束 ( Itkura约束、Sakoe- Chiba约束 )、不同的全局约束( Itkura约束、Sakoe- Chiba约束 )条件对间歇反应过程中两批次轨迹进行合理匹配 ,并使两轨迹基于动态时间错位理论获取其间的最短标准总体距离 ,在此基础上搜寻最优匹配路径 ,使两种持续时间不等的轨迹达到模式一致。应用聚合反应中的数据轨迹 ,表明此方法的实施过程和有效性。     

基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术

哼唱检索作为音乐检索的重要方式,由于其有效性和方便性,引起了广泛的关注.本文提出了一种新的基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术,可以实现哼唱音乐的快速检索.该技术将音乐数据库和用户提供的哼唱片段,按自然停顿方式划分音乐语句,使用BDTW算法对音乐语句片段进行音高相似性计算,并允许用户根据自己哼唱情况,对匹配条件进行个性化设置,限制数据库音乐片段和查询序列的局部最大差异长度.另外,对音乐库建立支持音乐语句查询的索引结构DIS,减少了检索时间.实验结果表明所提出的检索方法能够快速有效地返回查询结果.     

基于Latent SVM的多视角行为识别方法

为了在静态图像中获取有效信息, 构建行为模型, 提出了行为覆盖区 ACA(Action Coverage Area)和行为核心 AC(Action Core)的概念, 基于 Latent SVM(Support Vector Machine)目标识别方法, 设计了一种多视角行为模型 MVAM(Multiple Viewpoint Action Model)。 建立了独立的用于行为模型训练和测试的行为数据库。 实验表明, 该表示法对静态图像中的人体行为能有效地进行分类和检测。     

字符图像识别的分布加权模板匹配方法研究

使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低.为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点和不匹配点进行聚类,将聚集在一起的点划分到同一个分组中,根据聚类结果对不同组内的点设置不同的权重值,再计算图像与各个模板的匹配度,将匹配度最高的模板代表的字符作为识别的结果.实验结果证明,此算法提高了对有背景噪声的字符图像进行识别的准确率.