矩形骨架人体姿势描述:一种智能视频监控方法
"基于矩形骨架的人体姿势描述" 这篇论文主要探讨了如何使用矩形骨架来描述和识别人体的各种姿势,特别是在智能视频监控领域的应用。作者钱锋、梅雪和林锦国提出了一种利用片图结构模型(pictorial structure)来建模人体的方法。在该模型中,人体被视为由躯干和多个可变形肢体组成的序列,这种结构允许模型适应不同的人体姿态变化。 片图结构模型是一种常见的计算机视觉中用于人体姿态估计的理论框架,它将人体的不同部分抽象为几何形状(如矩形),并通过连接这些形状来表达关节和骨骼的关系。这种方法的核心在于它能够捕捉到人体各个部分之间的相对位置和角度变化,从而在复杂背景下对各种姿势进行有效的描述。 在论文中,作者采用动态规划算法来寻找源图像中最匹配的矩形骨架模型。动态规划是一种解决最优化问题的数学方法,能有效地找到全局最优解。通过这种方式,他们能够在一系列可能的配置中找到最符合实际人体姿态的矩形骨架,从而提高姿势识别的准确性。 实验结果显示,该方法在人体动作跟踪和识别方面表现出良好的效果。这表明,基于矩形骨架的姿势描述方法对于实时监控场景中的行为分析具有实用性,可以应用于智能视频监控系统,帮助自动检测和理解人们的动作,例如行人的行走、奔跑、挥手等。 关键词涉及的关键技术包括人体姿势描述、矩形骨架和片图结构。其中,人体姿势描述是计算机视觉和模式识别领域的一个重要课题,目的是通过分析图像数据来理解和重现人的动作。矩形骨架是一种简化的人体表示,它用简单的几何形状来代表人体部位,便于计算和处理。片图结构则是一种强大的工具,能够描述复杂的形变对象,如人体,同时考虑到形状和位置信息。 这篇论文提出的基于矩形骨架的人体姿势描述方法,结合了片图结构模型和动态规划算法,为人体动作的识别提供了有效且实用的解决方案,为视频监控、行为分析以及人机交互等领域带来了新的研究思路和技术支持。
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