人体动作识别技术：LPP与HMM的应用

"基于LPP和HMM的人体动作识别 .pdf" 这篇论文研究的是人体动作识别技术，一种在计算机视觉和人工智能领域中的重要课题。它由刘海军、程建和屈航共同完成，并受到多项科研基金的支持。研究的核心是利用主成分分析（PCA）和局部保持投影（LPP）来提取人体动作剪影图像序列的特征，再结合隐马尔科夫模型（HMM）来识别不同的动作。 人体动作识别的关键挑战在于动作序列的多样性与复杂性，这使得寻找通用的特征描述变得困难。论文中，研究人员选择人体动作剪影作为输入数据，这是因为在计算机视觉中，剪影通常可以提供关于动作的主要信息，而忽略了背景干扰。首先，PCA被应用来预处理这些数据，通过降维处理减少数据的复杂性，同时保留最重要的信息。 接下来，论文引入了局部保持投影（LPP）这一流形学习方法。LPP是一种非线性降维技术，能够保持数据的局部结构，尤其适合于捕捉像人体动作这样的高维数据中的内在几何关系。通过LPP，可以从高维度的动作序列数据中提取出低维度的流形嵌入，这些嵌入更好地反映了动作的本质特性。 为了利用动作之间的时序依赖性，论文采用了HMM。HMM是一种经典的统计建模工具，特别适用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理。在动作识别中，HMM可以建模不同姿态之间的转换概率，从而捕捉到动作序列的时间演变规律。论文探讨了不同类型的HMM对识别效果的影响，这可能包括不同的状态数量、转移概率矩阵的设置等。 实验结果证实，结合PCA、LPP和HMM的方法在人体动作识别任务上表现优秀，证明了这种方法的有效性。关键词“信号与信息处理”强调了该研究涉及信息处理技术，“人体动作识别”明确了研究焦点，“局部保持投影”和“隐马尔科夫模型”则点明了关键的技术手段。 这篇论文为人体动作识别提供了一种创新且有效的解决方案，通过将线性和非线性降维技术与序列模型相结合，提高了动作识别的准确性和鲁棒性。这对于视频监控、虚拟现实、人机交互等多个领域具有重要的理论和应用价值。