基于视觉的人体运动分析综述

基于视觉的人运动分析越来越受到计算机视觉领域研究者的广泛关注,它成为图像分析、心理学、人工智能等领域的研究热点,在智能视频监控、虚拟现实、用户接口、运动分析等方面有着广泛的应用.从运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节综述了人体运动分析的研究现状,分析了存在的一些问题和未来的研究发展方向.     

基于W2KPCA-KNN 算法的人体异常行为识别

基于视觉的人体异常行为识别在特征提取时通常采用简单的形状运动信息或传统PCA 方法,前者信息量不足而后者忽略了数据中的非线性信息,因此将核主成分分析（KPCA）运用于人体异常行为识别解决了以上问题。针对KPCA 提取异常行为特征时存在的不足,提出了W2KPCA-KNN 算法,即在特征提取和分类两个阶段均进行相应加权运算,在保留行为图像信息的基础上,提高了识别的精度,有效满足了异常行为识别系统的技术要求。通过实验比对可知该算法效果在特征提取和分类方面均优于传统核主成分分析法以及最近邻分类器。