基于时序深度置信网络的在线人体动作识别

在线人体动作识别是人体动作识别的最终目标,但由于如何分割动作序列是一个待解决的难点问题,因此目前大多数人体动作识别方法仅关注在分割好的动作序列中进行动作识别,未关注在线人体动作识别问题.本文针对这一问题,提出了一种可以完成在线人体动作识别的时序深度置信网络（Temporal deep belief network, TDBN）模型.该模型充分利用动作序列前后帧提供的上下文信息,解决了目前深度置信网络模型仅能识别静态图像的问题,不仅大大提高了动作识别的准确率,而且由于该模型不需要人为对动作序列进行分割,可以从动作进行中的任意时刻开始识别,实现了真正意义上的在线动作识别,为实际应用打下了较好的理论基础.     

人体动作识别的研究

本文深入分析比较了当前的人体动作识别技术中的识别算法、人体检测方法和人体表征．并重点阐述了基于隐马尔可夫模型的动作识别算法中需要解决的主要问题和相应的解决方法。     

基于深度信念网络的视觉人体动作识别

为实现互联网上大量背景复杂、视点变化的视频中人体动作的识别,提出了一种使用无监督的深度信念网络(DBNs)进行人体动作识别的创新方法.该方法采用深度信念网络(DBNs)和受限玻耳兹曼机进行无约束视频的动作识别,利用无监督深度学习模型自动提取合适的特征表示,不需要任何先验知识.在一个具有挑战性的UCF体育数据集上进行实验,证明了该方法准确有效.同时该方法也适用于其他视觉识别任务,并在未来可扩展到非结构化的人体活动识别.     

人体动作识别的研究

本文深入分析比较了当前的人体动作识别技术中的识别算法、人体检测方法和人体表征,并重点阐述了基于隐马尔可夫模型的动作识别算法中需要解决的主要问题和相应的解决方法。     

人体动作姿态识别综述

人体动作姿态的识别是当前的研究热点,该文主要从人体动作姿态的分类和人体动作姿态识别的方法两个方面进行了介绍,并重点阐述了每种识别方法的研究进展情况及其优缺点,最后对当前研究的难点问题以及未来的发展趋势也进行了较为深刻的阐述。     

基于条件随机域的上下文人类动作识别

提出一种新的基于条件随机域和隐马尔可夫模型（HMM）的人类动作识别方法——HMCRF。目前已有的动作识别方法均使用隐马尔可夫模型及其变型,这些模型一个最突出的不足就是要求观察值相互独立。条件模型很容易表示上下文相关性,且可使用动态规划做到有效且精确的推论,它的参数可以通过凸函数优化训练得到。把条件图形模型应用于动作识别之上,并通过大量的实验表明,所提出的方法在识别正确率方面明显优于一般线性结构的CRF和HMM。     

基于深度学习的人体行为识别算法综述

人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结.     

基于流形学习与隐条件随机场的人体动作识别

提出了一种基于流形学习与隐条件随机场(hidden conditional random fields,简称HCRF)的动作识别方法.算法提取人体剪影作为输入特征,采用有监督的保持邻域嵌入(neighborhood preserving embedding,简称NPE)的子空间学习算法获得高维运动特征的低维流形表示,基于HCRF建模运动特征与动作语义之间的映射关系.在降维过程中,通过保持数据的局部邻接关系,NPE可以获取动作特征在低维流形空间上的本质分布特性.与HMM(hidden Markov model)等产生式模型相比,HCRF侧重从样本数据中抽取共有特征以获取正确的分类边界,不需要假定观测过程条件独立,可以更加自然地对动作的时空邻域关系进行建模.实验结果表明,即便对于特征差异较大或存在噪声干扰的动作序列,算法也能取得较好的识别效果.     

视角无关的动作识别

人体动作识别是计算机视觉中一个流行而且重要的研究课题.当观察视角发生变化时,动作识别变得格外困难.至今为止,关于动作识别和手势识别的大多数研究工作都是围绕着视角相关的表达展开的.有一小部分利用了视角不变的表示开展研究,可是它们大多数存在一些缺陷,比如缺少用于识别的足够信息,依赖鲁棒的语义特征点的检测或者是点对应.为了解决这个问题,实现视角无关、动作人无关的动作识别,提出了"包容形状"的表示,这种表示不依赖于特定视角.在人体动作识别中,人的身体旋转通常是引起视角变化的主要原因.包容形状充分利用了两个正交摄像机拍摄的轮廓信息以去除由人的身体旋转产生的影响.从来自两个正交的摄像机拍摄的外轮廓,可以很容易计算得到包容形状.利用包容形状的体态表示和隐马尔可夫模型,取得了非特定人、任意视角下动作识别的很好的实验结果.这些实验结果也表明了包容形状包含有足够区分度的信息.同时提出了包客形状的扩展表示,以便在两个摄像机并不完全正交的更为一般的摄像机配置条件下也可以应用,这极大地加强了其实用价值.     

基于骨架的人体动作识别技术研究进展

近年来,随着深度学习技术的发展,已有很多新颖的基于骨架的人体动作识别算法被提出,极大地推动了该领域的发展.对基于骨架的人体动作识别领域的主要数据集和算法进行全面、细致的总结.首先对NTU,Kinetics-Skeleton和SYSU 3DHOI等骨架相关的数据集进行回顾;然后将基于骨架的人体动作识别算法归纳为基于监督学习的、基于半监督学习的和基于无监督学习的3大类,并对分属不同类别的算法进行介绍和比较;最后分析和总结得出该领域当前面临过度依赖大数据、大算力和大模型等挑战,并针对性地提出缓解以上挑战的3点未来发展方向:高精度骨架数据集建设、细粒度骨架动作识别和数据有效学习的骨架动作识别.     

基于混合分类器的表情识别方法

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。     

基于声纹识别的Web身份认证系统设计

设计一个基于声纹识别的Web身份认证系统。在浏览器端利用自主开发的ActiveX录音控件录取封装使用者的声纹特征并传送给服务器,服务器端使用隐马尔科夫模型表述单字,单字之间通过增加静音状态分割以及语音训练形成稳定的声纹特征模型作为身份验证的基础库。实际测试结果表明,该系统识别性能好、可移植性强,适用于网络资源的远程声控。     

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。     

基于手机手势识别的媒体控制界面

提出一种能够识别通过手机示意的自然手势、进而控制媒体播放的通用型人机界面。用户通过挥动个人的手机表达操作意图,由手机内置三轴加速度传感器获取相应的手势数据,采用动态时间弯曲等多种算法对用户的手势进行识别,实现对多媒体播放的通用控制。实验结果表明,该界面对手机的几种通用手势均能获得较高的识别率,能在实际应用中对媒体进行简单、方便的控制。     

基于子字单元的维吾尔语语音识别研究

为提高维吾尔语语音识别的识别率,在分析维吾尔语特点的基础上,设计一种基于子字单元的维吾尔语语音识别总体结构,指出维吾尔语单词的发音模型,给出构建子字发音字典的方法,及其以子字单元为基础构建语言模型与声学模型的方法。在一个语音库上进行实验,采用一种非监督的词切分方法对维吾尔语单词进行词切分,生成子字。实验结果表明,基于子字单元的维吾尔语语音识别可以获得更好的识别结果。     

基于语音识别的自动标绘系统设计与实现

介绍了自动标绘系统的需求和系统流程,并对语音采集、语音识别和自动标绘3个阶段的技术难点及解决方案进行了详细介绍。重点介绍了采用语音自动重叠技术以减少语音切割失误,提高识别精度。描述了对识别出的数字串运用打分系统进行智能切分,提取数据点以提高标绘精度。系统采用VC．NET和SQL Server实现,稳定环境下语音识别精度达到97％以上,标绘正确率达到95％,较好地实现了系统需求。     

多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别

为了同时计算行为序列样本在时间和空间的特征,提出了一种基于包含多尺度卷积算子的卷积神经网络识别模型。首先通过叠加的方式将序列样本中的骨骼向量信息整合为一个行为矩阵,然后将矩阵输入识别模型。为了挖掘具有不同邻接关系的骨骼点在描述人体行为时的作用,将卷积神经网络各层中的卷积算子拓展为多尺度卷积算子,并使用该网络得到的特征进行分类。实验在MSR-Action3D数据集和HDM05数据集获得较好的识别率。     

基于HMM的音乐识别算法

音乐识别的研究早在20世纪70年代就开始了,但直到最近,识别系统的性能仍不令人满意。该文提出了利用HMM进行音乐识别的新思路。给出了基本的算法框架,并对相关的问题进行了讨论。     

基于条件随机域的生物命名实体识别

提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效果,提高了系统的识别效率。