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基于RGB-D的人体动作识别算法研究文献综述

 2020-06-09 22:36:38  

一、课题研究背景及意义

1.1、人体动作识别研究背景

随着计算机技术的发展和社会智能化的进步,机器视觉技术已经取得了众多令人瞩目的成就。人体动作识别作为机器视觉的一个重要分支,是一个跨学科的具有挑战性的研究领域,获得了越来越多的研究人员的重视,众多的研究成果使机器具备了理解人类行为的能力。人类在与外界的交互过程中,通常过动作行为传递信息,人机动作交互是机器通过人体定位,追踪人的形体动作或表情变化,识别出人的动作,从而作出对应的响应。人体动作识别的研究领域包括了数字图像处理、模式识别、人工智能、机器学习、人体运动学等众多学科。如今,在生产实际中人体动作识别有着非常广泛的应用前景和研究价值,在诸如军工、航空航天、工业自动化、医疗护理以及智能安防等领域,都有人体动作识别技术的踪影。

1.2、人体动作识别研究意义

人体动作识别是一个相对较新的领域,但是它带来的效益却是不可忽视的。比如在安防监控领域,主要是针对车站、机场等人员密集的公共场所,需要及时的识别出一些异常的行为动作。例如车站里有人携带可疑物体,并将可疑物体丢弃在某个位置。如果仅依靠人眼观察是很难及时发现的,无法做出及时响应,但是如果智能监控系统能够自动识别被监控对象的行为,就可以及时的发出异常预警,有效的避免事故。

其次,在智能家居和远程监护领域,特别是如对空巢老人和留守儿童的看护。当家中老人发生跌倒,或者儿童做出的不安全行为时,可以通过智能监控系统及时的识别出这些非正常肢体行为,实时了解家人的健康状态,预防事故的发生;另外当有陌生人闯入家中时,可以通过人体动作识别技术,及时的发现陌生人并通知警方,防范犯罪事件。再者,在医疗领域,手语识别系统同时对手语、身体姿势的识别,同样又涉及到了动作识别分析等方法,可以极大地方便聋哑人与正常人之间交流互动,更有利于聋哑人融入社会生活、感受正常人能够感知的世界;同时在一些特殊场合,比如医生在手术过程中需要无菌操作或者不方便频繁的操作机器,医生可以通过不同的手部动作来和机器进行交互,获取所需的医疗信息。从而代替鼠标、键盘或者触屏等一些需要接触的设备。

同时,当前十分火热的体感式游戏,机器能够自动识别用户的肢体语言,通过用户发出的肢体动作实现及时对游戏操控,增强了用户体验感,这里同样涉及了人体动作识别技术问题。

由此可知,对人体动作识别问题的研究涉及到人们的各种日常活动,影响深远。人体动作识别技术是具有挑战性的研究工作,对计算机视觉的发展具有重大意义,在未来具有很好的应用前景。

二、国内外发展现状

对于人体行为识别研究,很多早期的方法主要集中在对2D图像视频序列处理上。这是由于监控和安全系统通常采用2D彩色摄像头作为视频接入。近些年来,由于RGB-D摄像机传感器的革命性设备的出现,比如微软的Kinect和华硕的Xtion PRO在消费市场大受欢迎。这些传感设备不仅可以提供标准的RGB视频信息,同时还提供了深度信息,甚至音频信息。由于该设备价格低廉、方便同时提取多种有用信息,所以得到了广泛的应用。例如,在体感游戏设备,人机交互,机器人控制等方面。由于该设备提供的额外深度信息,相比于普通的RGB摄像机,它为人体行为识别的研究提供了更多的可能。

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