基于概率统计的人体动作识别方法综述：数据库与应用实例

本文主要探讨了基于概率统计方法的Android应用程序中使用SQLite数据库保存图片的示例，特别是在人体动作识别领域的应用。首先，文章介绍了概率统计模型在动作识别中的应用，包括产生式模型和判定式模型。 1. **产生式模型**： - 高斯混合模型（GMM）：这是一种灵活的模型，适用于处理数据不完整的情况，常用于表示特征和状态之间的关联。 - 隐马尔可夫模型（HMM）：HMM最初用于表示离散的网球动作，但后续研究将其扩展到连续动作，如Yamato等人的工作，通过Viterbi算法实现实时动作识别。 - 动态贝叶斯网络（DBN）：如Pradeep等人通过分解复杂动作为原子动作序列，并利用DBN表示这些动作之间的转换关系，提高了模型的可扩展性。 - pLSA（概率潜在语义分析）和LDA（潜在狄利克雷分配）：这两种方法被用于自动学习图像序列中隐含的动作类别，通过矩阵分解解决视频数据的分析问题。 2. **判定式模型**： - 线性判别分析、支持向量机（SVM）：判定式模型可以直接计算条件概率，支持向量机在动作识别中广泛应用，提供较好的识别性能，如Schuldt和多位研究者的应用。 - 条件随机场（CRF）：作为一种概率图模型，CRF用于估计类别之间的分类边界，特别适合处理序列数据，如Lafferty的工作。 在实际应用中，如在Android中，开发人员可能使用SQLite数据库存储用户输入的图像数据，结合这些统计模型进行特征提取和动作识别。例如，图片可能被编码为视觉特征，如颜色直方图、纹理特征或深度信息，然后通过HMM或DBN等模型进行分类和跟踪。数据库的设计应考虑到高效的数据访问和更新，特别是对于频繁的查询和可能的实时分析需求。 文章最后还提到了研究现状，包括特征提取方法的选择（如SIFT、HOG等）、动作识别的算法（如模板匹配、深度学习方法）、以及该领域的研究挑战，如如何处理光照、角度变化和复杂背景等因素的影响，以及未来可能的发展趋势，如结合深度学习和大数据分析以提升识别准确性和鲁棒性。 关键词：计算机视觉、模式识别、视觉特征提取、人体动作识别、SQLite数据库、概率统计方法。