改进的拉普拉斯特征映射算法在行为识别中的应用

"面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进" 本文研究了一种针对行为识别的拉普拉斯特征映射算法的优化方法，旨在提高人体行为的识别准确性和鲁棒性。在该研究中，作者利用微软Kinect设备提供的骨骼关节数据作为行为识别的基础特征。Kinect传感器能捕捉到三维空间中人体的动作，生成一系列关节点的坐标信息，这些信息反映了人的姿势变化，非常适合用于行为分析。 传统的拉普拉斯特征映射（Laplacian eigenmaps）是一种流形学习算法，用于降维和保持数据的局部结构。然而，原始算法可能在处理复杂行为时出现失真，特别是在存在重复动作、遮挡或动作幅度和速度差异较大的情况下。为此，研究者引入了Levenstein距离来改进这一过程。Levenstein距离是一种衡量序列相似性的度量，用于量化两个序列之间的差异。通过这种方式，算法能够更好地处理不同行为间的微小差异，提高识别的准确性。 接下来，作者结合了待识别行为的嵌入空间和训练数据，构建了一个先验模型。这个模型能够反映行为的统计规律，帮助系统理解并区分不同的行为模式。为了进一步提升识别性能，研究者设计了新的粒子动态模型和观察模型，并运用粒子滤波算法进行行为识别。粒子滤波是一种非线性滤波技术，它通过模拟大量随机样本（即“粒子”）的演化和重采样来估计系统状态，特别适用于处理行为识别中的不确定性问题。 实验结果显示，改进后的算法对重复动作、遮挡情况以及动作幅度和速度差异大的行为有良好的识别效果，总体识别率达到了92.4%。这一成果对于实时监控、智能家居、安全防护等领域具有重要意义，能够提供更准确的人体行为理解和预测，从而提高系统的智能化水平。 关键词：Kinect骨架，粒子滤波，Levenstein距离，流形学习，拉普拉斯特征映射 该研究由吉林省科技厅资助，由延边大学计算机科学与技术学科智能信息处理研究室的研究人员完成。他们专注于图像和视频处理、模式识别、智能计算以及图像处理、音频处理和智能机器人等相关领域。通过这项工作，他们为行为识别领域带来了新的理论和技术，有助于推动相关领域的进步和发展。