《人體行為的特徵表示與識別》,是2023年中國石化出版社有限公司出版的圖書,作者是甄先通。
基本介紹
- 中文名:《人體行為的特徵表示與識別》
- 作者:甄先通
- 出版社:中國石化出版社有限公司
- 出版時間:2023年3月
- 裝幀:平裝
- ISBN:9787511469069
《人體行為的特徵表示與識別》,是2023年中國石化出版社有限公司出版的圖書,作者是甄先通。
《人體行為的特徵表示與識別》,是2023年中國石化出版社有限公司出版的圖書,作者是甄先通。內容簡介人體行為識別作為計算機視覺領域的一個重要課題,儘管在過去的幾十年中得到了廣泛的研究,至今仍然被視為一項具有挑戰性的任務,特...
採用多個疊加的自動編碼器模型分別從不同模態數據中學習得到低維緊湊的特徵表達,利用多視圖特徵融合技術對多模態特徵進行最最佳化融合,並結合使用相應的深度學習與分類識別算法,最終實現快速RGBD人體行為識別與理解。
生物特徵識別(BIOMETRICS) 技術,是指通過計算機利用人體所固有的生理特徵(指紋、虹膜、面相、DNA等)或行為特徵(步態、擊鍵習慣等)來進行個人身份鑑定的技術。技術概述 摘錄 在當今信息化時代,如何準確鑑定一個人的身份、保護信息安全,...
技術手段:通過人體行為識別、高精度三維人臉檢測、目標軌跡跟蹤、高精度微表情捕捉及非接觸式生物特徵測量等方式,多維度對目標行為進行檢測,從而保障識別結果的精準度。延伸套用:人員識別、車輛識別、區域入侵、目標異常檢測等。適用場景:...
人體行為識別是視頻理解領域中的熱點和難點問題之一。與單純基於RGB視頻識別人體行為相比,綜合利用RGB與深度(RGB-D)視覺信息可以更好地表征人體行為在三維空間中的運動與外觀特性,也是當前亟待研究的科學問題。本項目突破手工定義視覺特徵...
最後,採用SVM方法來實現在上述兩層特徵選擇基礎上的人體行為特徵的識別。本項目的研究不僅具有重要的理論意義,同時也具有廣泛的套用前景。結題摘要 在過去的幾年時間裡,深度學習以無可比擬的特徵表征能力,在圖像視頻領域取得了突破性的...
生物識別技術就是通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合,利用人體固有的生理特性,(如指紋、臉象、虹膜等)和行為特徵(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑑定。則生物識別系統就是能利用生物識別...
所謂生物識別技術就是,通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合,利用人體固有的生理特性,(如指紋、指靜脈、人臉、虹膜等)和行為特徵(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑑定。鑑定方法 傳統的...
步態識別主要提取的特徵是人體每個關節的運動。到目前為止,還沒有商業化的基於步態的身份鑑別系統。工作原理 步態識別是一個相當新的發展方向,它旨在從相同的行走行為中尋找和提取個體之間的變化特徵,以實現自動的身份識別。安全視頻智慧型...
行為識別是人工智慧、計算機視覺等領域的熱點與重點研究問題。該問題對圖像、視頻數據中的人體行為進行分析識別,其研究成果在安全監控、老年人和病人監護、視頻索引與檢索、人機互動、物聯網等方面得到了廣泛套用。然而,現有行為識別技術對...
本課題就視頻中的行人檢測和行為識別問題展開研究,分別對行人檢測、目標分割和跟蹤、動作識別、姿態估計等問題進行探索和深入研究。由於人體運動的複雜性和多樣性,本課題從特徵提取與表示、行人檢測與行人分割、分類器設計等三個方面展開...
本項目基於模式分類和數據挖掘方法,系統的研究了基於加速度感測器的人體行為模式識別和分析中的關鍵問題,提出和實現有效的方法和算法,以達到提高識別性能、推動實際套用的目的。主要研究內容和創新點包含: (1)基於多模式特徵和多模式分類...
項目負責人在研期間緊密圍繞資助項目計畫書的研究內容和時間安排開展相關工作,主要研究了人體姿態骨架關節表示及其提取方法、分散式信息一致性濾波、基於分散式RGBD視覺感測網路的人體骨架關節信息多視角融合、人體骨架關節運動估計、分散式行為識...
6.1 基於Kinect骨骼空間幾何角度的動作識別 145 6.1.1 人體骨骼信息獲取 145 6.1.2 骨骼空間角度特徵提取 146 6.1.3 多分類支持向量機 151 6.1.4 訓練與識別結果分析 153 6.2 基於三維時空特徵的人體行為識別 157 6.2.1 ...
本項目圍繞目標人體識別任務,首先開展了包括行人檢測、視頻對象分割等相關基礎技術的研究,在此基礎上,深入開展了包括目標人體識別、人群異常行為分析等智慧型視頻監控領域高層套用中關鍵技術的研究。提出了結合運動信息與表觀特徵的行人檢測方...
姿勢,步態和人類行為的識別也是手勢識別技術的主題。手勢識別可以被視為計算機理解人體語言的方式,從而在機器和人之間搭建比原始文本用戶界面或甚至GUI(圖形用戶界面)更豐富的橋樑。手勢識別使人們能夠與機器(HMI)進行通信,並且無需任何...
人體動作時空特徵本徵結構提取是動作識別的關鍵,通過有效的特徵降維理論提取人體動作的本徵特徵,能顯著提高特徵的鑑別能力。針對人體目標的非剛體運動、外觀多變性和人體動作的高時空複雜性和長時空相關性等特點,將傳統的流形學習算法向時空...
快速輪廓特徵和運動特徵提取及注意選擇建,提高視頻數據的處理速度;(2) 無監督或視點弱標註的學習,及其在運動物體部件檢測中的套用,為視頻數據的處理提供標註費用和學習效率的一個折中;(3)運動部件的時空關係學習,及其在人體運動識別...
我們驗證了三種融合策略的性能,並且詳細得分析了三種特徵表示描述人體動作的能力。 以上研究成果對提高RGB-D視頻中的人體動作識別的準確率具有重要意義,從而能夠推動公共場所安全監控、個人生活智慧型監控以及人機互動等領域的發展。
它可以克服光線變化的影響,已經取得了卓越的識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速,使人臉識別技術逐漸走向實用化。人臉與人體的其它生物特徵(指紋、虹膜等)一樣與生俱來...
其中,通過穿戴設備或感測器進行人體活動記錄與分析可以實現人體日常活動的記錄,對人體活動量化與健康分析具有很大的潛力。但是,由於不同人體具有不同的身體特徵與運動習慣,在日常生活中對人體活動類型進行準確識別非常困難。要理解人的行為...
通過本項目的研究,提出了基於集成剪枝的多感測器自適應最佳化選擇人體行為識別系統,保證可穿戴場景下用戶的個性化和準確度的平衡性;研究了基於拒絕規則的線上學習最佳化人體行為識別問題,減輕了概念演變的負面影響;設計了基於深度學習的特徵提取...
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特徵分析”和“圖形/神經識別算法”。這種算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關係多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。識別過程...
該屬性表達是對低層特徵的中層語義表達,能夠有效的緩解語義鴻溝給行為識別帶來的負面影響,為提高行為識別精度奠定基礎。最後,針對單一視角包含的人體信息偏差大的問題,本課題採用多視角完備空間學習算法,通過在多個視角內對完整信息進行...
2.3 基於稀疏表示的兩級級聯快速行人檢測 38 2.3.1 HOG特徵和V_edge_sym特徵 39 2.3.2 第一級分類算法 43 2.3.3 第二級分類算法 44 2.3.4 實驗結果與分析 48 第三章 基於統計特徵的人體目標識別方法 53 3.1 基於...