人体行为识别：基于模板匹配与轮廓描述的新方法

"这篇文章是2011年发表在湖南大学学报（自然科学版）上的一篇关于人体日常行为识别的研究论文，由赵海勇、刘志镜和张浩共同撰写。研究主要聚焦于利用模板匹配技术对人体行为进行识别，通过计算机视觉处理图像序列中的轮廓特征，提取关键姿态，并采用动态时间规整（DTW）和谱系聚类方法提高识别准确性。" 这篇论文提出了一个新颖的方法来识别人体的日常行为，主要步骤包括以下几个关键知识点： 1. **背景差分与阴影消除**：为了从图像中提取运动人体的轮廓，首先采用背景差分法来区分前景和背景，这能够有效提取出人体在连续帧中的变化。同时，为了减少阴影的影响，应用了阴影消除技术，确保所获取的轮廓信息更为准确。 2. **轮廓描述与转换**：定义了一种新的轮廓描述方法，将二维（2D）轮廓转化为一维（1D）距离向量。通过计算轮廓点的质心坐标，然后等弧长分割轮廓，用直线段连接相邻的切割点形成多边形近似。接着，使用多边形顶点到质心以及后续两个顶点的距离构建三维串来描述轮廓形状的变化。 3. **动态时间规整（DTW）**：这是一种衡量两个时序数据之间相似性的算法，即使它们的长度不同也能找到最佳匹配。在论文中，DTW用于计算不同轮廓之间的距离，为后续的行为识别提供基础。 4. **谱系聚类**：通过谱系聚类方法，可以识别出行为序列中的关键姿态。这种方法有助于提取具有代表性的姿态，从而减少数据复杂性，提高识别效率。 5. **关键姿态编码与编辑距离**：关键姿态被编码成行为字符串，然后利用编辑距离来度量测试序列与标准序列之间的相似性。编辑距离是一种衡量两个字符串差异的度量，用于识别行为序列的匹配程度。 6. **实验与性能评估**：论文中报告了实验结果，该方法对六种日常行为的识别正确率达到了85.7%以上，显示出方法的有效性和实用性。 这篇论文的工作对于人体行为识别领域具有重要意义，它不仅提供了一种新的特征表示和匹配策略，还为实时监控、安全防护和人机交互等应用场景提供了技术支持。同时，这种基于模板匹配的方法也为后续的深度学习和计算机视觉研究提供了理论基础和实践参考。