一种基于统计形状分析的运动人体识别方法

运动人体识别模式识别领域的研究热点。目标在运动过程中产生的时间域和空间域的形变可提供重要的识别信息。本文提出一种基于统计形状分析的识别方法,用Kendall形状模型来描述帧间提取的人体轮廓,并应用隐马尔科夫模型(HMM)来捕捉目标时空域上的形变信息。由于传统HMM框架下,隐藏状态与训练数据相互正交,给学习过程带来很大困难。由此提出一种非参数HMM模型,用非参数核密度估计算法来学习观测概率分布,以补偿随机隐藏状态造成的不确定性,优化了HMM训练过程。最后对此方法进行了实验分析。