文 献 综 述

1.1 课题研究的背景和意义

自计算机诞生的半个多世纪以来，就不断的被改进，使得计算机的功能也越来越强大。为了能使计算机更好的为人类服务，人们希望它能够有与人类似的能力。有研究表明，人获取的外界信息大约80%是通过眼睛获得的；如何使计算机可以像眼睛的一样获取外部信息，这就是计算机视觉这一学科研究的目的。

随着计算机技术和数字信号处理技术的高速发展，使得计算机具备了快速处理实时图像的能力。借助计算机来分析和处理人体运动图像的领域，正成为人们研究的热点。人体行为分析理解是计算机视觉研究领域的一个重要分支，在人体行为分析理解的发展过程中，研究人员攻克了很多技术上的难关，并形成了一些经典算法，但仍有很多尚未解决的问题^[1]。人体姿态识别^[2]技术已经成为计算机视觉领域一个非常具有吸引力的研究方向，它涉及到传感器技术、计算机视觉、人工智能等多个学科。从研究的发展趋势来看，人体行为分析的研究正由采用单一特征、单一传感器向采用多特征、多传感器的方向发展。人体姿态检测技术具有广泛的应用前景，如在人机交互、安防监控、医疗辅助、虚拟现实等领域[3,4,5]。

1.2 国内外研究现状

人体姿态识别即通过人体的姿态和动作来传达用户的意思，对人体的运动分析可分为静态系统和动态过程^[6]。静态系统的分析主要是对人这一整体或者某一部位静止时的姿态，而对动态过程的分析是指对人的运动序列进行研究。人体姿态识别的方法其中有一种是基于视觉的方法。基于视觉的方法首先是用摄像头来获取人体图像信息，然后再用计算机对采集到的视频或图像序列进行处理和特征提取，再进行图像分析，进而得到人体姿态信息^[7]。这种方式虽然能比较方便快速的获取人体姿态的参数信息，但是在后期的图像信息处理分析却较为复杂，这也是人体姿态识别的难点。

人体姿态识别分类大致上有两类：一种是基于模型的，另一种是无模型。

1.2.1 基于模型的人体姿态识别