一种基于计算机视觉的日常行为识别方法

摘要

人的行为理解与描述是近年来被广泛关注的研究热点和难点.本文设计了一个利用视频序列对人的日常行为进行识别的系统,本系统由图像处理模块和图像理解模块组成,图像处理模块主要实现图像的预处理和人体的正确分割,图像理解模块则完成人体动作的识别.利用本系统对人的日常生活中的"站"、"躺"、"蹲"、"坐"、"弯腰"等五种动作进行识别,试验结果表明本方法在实践中是可行的.在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景.