三维图像中运动行为判断算法的仿真分析

摘要

研究三维图像的人体行为判断问题.人体在运动过程中,行为特征存在较大的随机性,很难运用精确的形状基数量对非确定的人体行为进行有效的表述.传统算法都是假设运动中形状基个数固定,人体运动产生的形变较为复杂,形状基参数会发生变化,固定的形状基很难准确描述人体的复杂运动特征,导致根据特征的人体行为识别发生错误.为了避免上述缺陷,提出了一种基于可变形状基的人体行为判断算法.利用人体光流运动恢复方法,对人体运动图像进行恢复处理,为人体行为判断提供准确的数据基础.根据人体光流运动恢复的结果,进行人体行为三维模型重构,从而利用可变形状基实现人体行为判断.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高人体行为判断的准确性.