神经心理量表理解力检测的人体姿态特征识别方法

神经心理测试可以对各认知域受损严重程度做出客观评价,是检测疾病进展、评估药物疗效的有效手段。其中理解力测试部分通过判断受试者是否根据指令要求作出相应动作实现,是老年人认知功能障碍评估的重要部分,有利于痴呆的早预防早干预。文章提出了一套神经心理测试中理解力检测的人体姿态估计视频分析方法,基于Openpose深度卷积网络提取人体关键点坐标,随后基于图像形态学处理技术和Faster R-CNN等技术提出了纸张、牙刷等目标物体关键点二维坐标提取方法,并以量表中动作要求建立人体姿态估计数学模型。通过实验对神经心理测试的6个动作进行识别,结果表明,所提姿态估计数学模型和交互动作识别方法能够有效检测人体姿态动作指令及人与纸张的交互指令。     

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.     

基于视频的人体状态快速识别方法研究

识别人体状态与理解人类情感是家电智能化的最终目的,人体许多日常行为并不携带明显的状态信息和情感倾向,而诸如跌倒、打哈欠、腰痛等出现频率较低却包含丰富的人体状态信息.以带有一定情感倾向或意图的人体状态为研究对象,从公开数据集中筛选出9种带有人体状态信息的典型行为,考虑到家居环境下实时产生的原始视频数据量庞大、存在特征冗余...     

基于隐条件随机场的人体行为识别方法

提出了一种基于隐条件随机场的人体行为识别方法。首先,通过目标检测和目标跟踪提取图像序列中人体所在时空区域;其次,提取人体区域的 Gist 特征作为人体行为视觉描述子;最后,利用隐条件随机场模型对人体行为进行建模和识别。通过大规模试验证明了该方法的有效性,与其他方法的对比实验验证了该方法的优越性。     

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%。     

多摄像机人体姿态跟踪

人体姿态跟踪是人类行为分析和识别的基础,具有广阔的应用范围。该文以人体的头肩部轮廓构成的Ω形状的曲线作为跟踪目标,利用多摄像机间的位置约束和形状约束,提出了一种基于多摄像机的人体朝向、位置和头肩部轮廓的联合跟踪算法。该算法将多视角头肩部轮廓跟踪和三维空间中的头肩部位置跟踪、朝向检测融合于同一框架中。真实场景实验表明该算法具有良好的鲁棒性和准确性。     

基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法

研究一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法,通过对老人的坐起、卧起、走路、上下楼梯五个动作识别,验证该识别方法的有效性.将7个传感器模块置于老人的腰部、大腿、胳膊等部位,采用坐标变换的方法,将采集到的相关部位四元数信息转化到腰部坐标系下,并组建标准矩阵,提取标准矩阵的均值、方差等特征值,通过基于阈值的两层识别算法快速判断动作类型,并采用支持向量机融合多种特征值作对比实验.实验表明,使用融合后的特征,平均识别率提高了18.4％.本研究完成了老人日常生活中五个动作的识别.     

基于模板匹配的人体日常行为识别

提出了一种以运动人体的轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法.利用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓.定义一种新的轮廓描述方法,将时变的2D轮廓形状转换为对应的1D距离向量.先计算轮廓点的质心坐标,再将轮廓等弧长地分割,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到轮廓质心的距离和...     

基于改进姿态估计算法的嵌入式平台实时跌倒检测

为了实现视频中特殊人群跌倒检测的实时性和降低误检率。通过采用改进的姿态估计网络提取人体关节点的方法,研究了使用前后帧关节点的变化来对人体进行追踪和跌倒行为检测。为了在嵌入式平台上使姿态估计网络达到实时效果,采用带有注意力机制的轻量化结构搭建深度卷积网络来提取人体关节点坐标,并合成完整的骨架信息。结果表明：带有注意力机制的姿态估计算法在不同数据集上的准确度均有提升;同时在嵌入式平台上保持误检率较低的情况下达到实时跌倒检测。可见基于改进姿态估计算法并通过关节点判断的方法较好地实现了人体的跌倒检测。     

基于轨迹能量扩散图的组行为识别方法

为解决基于轨迹的行为识别的轨迹时间信息丢失和轨迹噪声问题,提出了一种基于轨迹能量扩散图的组行为识别方法.轨迹能量块图可以有效地保存组行为轨迹的时间信息;轨迹能量扩散图可以平滑因运动不确定性产生的噪声.利用基于典型相关分析的特征融合算法实现多特征融合,保证了组行为特征信息的多样性.实验结果表明:对于包含7种组行为的567个视频序列,该方法的识别精度达87%以上.     

基于无线体域网的人体姿态多级分层识别算法

为解决无线体域网WBAN(Wireless Body Area Network)中人体姿态识别率低、算法复杂的问题, 设计了一种以多层分级理论为基础的人体姿态多级分层识别算法。考虑到使用者的舒适度, 将九轴加速度陀螺仪传感器(VG350) 做成腰带佩戴在腰部实时采集数据。运用加速度向量幅值(SVM: Signal Vector Magnitude)、角度、角加速度和位移等参量, 通过对实际测量数据的分析, 将坐、蹲、弯腰、慢走和跑等姿态进行识别。实验结果表明, 该算法简单, 姿态识别率高达96. 5%。     

Moving Human Posture Recognition Based on Joint Quaternion

Posture recognition plays an important role in many applications,such as security system and monitoring system.Joint quaternion combined with support vector machine(SVM) can solve the problem of moving human posture recognition.It is a simple and effective algorithm that only three joints are used as the feature points in the whole human skeleton.Using the quaternion of the three joints,a feature vector with five parameters in gait cycle is extracted.The efficiency of the proposed method is demonstrated through an experimental study,and walking and running postures can be distinguished accurately.     

基于Kinect的人体三维动作实时动态识别

针对传统的二维图片动作识别算法识别率相对不高、实时性不强的问题,文章提出一种三维的人体动作实时识别的方法。该方法首先通过Kinect获取人体三维骨骼数据,然后对骨骼数据信息采取归一化的方法进行数据对齐的预处理,使得与实时数据与标准数据的角度阈值和距离参考值统一。最后与标准动作采用多特征融合的识别算法对动作进行识别与匹配的方法,并在此基础上改进基于关节点角度的动作识别方法。实验结果表明,文章方法运行速度较快,可有效消除角度测量不稳定以及距离测量无法检测方向上的差异造成的动作匹配不准确。满足三维动作识别的实时性、鲁棒性强。     

基于体态特征集的生猪行为识别研究

为实现生猪异常行为的自动化监测,本文提出了一种数字化表示生猪体态特征的行为识别研究。首先对猪场采集到的视频图像采用改进的Grabcut分割算法进行生猪目标提取;然后基于生猪轮廓图像建立生猪的体态参数特征集,包括圆形度、矩形度和Hu不变矩等12个特征,并利用类内类间距离判据对样本数据建立的特征集进行特征优选;最后构建决策树支持向量机(DT-SVM)对生猪体态行为进行分层识别。实验结果表明,本文选择的最优特征集可以有效地表征生猪体态信息,DT-SVM对单只猪的站立、躺卧行为和扎堆猪的适度扎堆、过度扎堆行为都有较高的识别率,为进一步探索生猪异常行为分析奠定了基础。     

人体行为识别特征提取方法综述

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识 别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和 光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系 统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究 难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。     

Human Body Modeling and Posture Simulating Based on 3D Surface Scan Data

This paper presents a new approach for modeling the human body by considering the motion state and the shape of whole body. The body model consists of a skeleton kinematic model and a surface model. The former is used to determine the posture of the body, and the latter is used to generate the body shape according to the given posture. The body surface is reconstructed with multi-segment B-spline surfaces based on the 3D scan data from a real human body. Using only a few joints parameters and the original surface scan data, the various body postures and the shape can be generated easily. The model has a strong potential of being used for ergonomic design, garment design, virtual reality environment, as well as creating human animation, etc.     

基于骨骼线约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法

针对复杂环境下体态识别易受他人遮挡干扰,识别准确率低等问题,提出了一种基于骨骼线几何特征约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法。首先检测目标运动区域,融合运动目标多尺度深度信息和梯度特征;再采用kinect提取人体骨骼,获得骨骼几何特征,建立骨骼特征约束项,排除他人遮挡干扰;最后采用随机蕨进行三维体态分类识别。实验结果表明,该方法识别准确率可达80%以上,抗他人遮挡干扰性强。     

基于规则的身体动作快速识别方法

为了提升身体动作的识别效率,减少身体动作中整体位移对识别效果的影响,提出了一种基于规则的动作快速识别方法.首先,建立简化的关节点模型,并以髋关节中心点建立投影坐标系;其次,定义身体关节夹角和中心参数,设计动作判别函数,基于实验数据建立判别规则库与动作分类库;最后,将实时采集的关键帧数据与规则进行匹配,实现动作的快速识别...     

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络的人体活动识别方法

针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)进行...