改进Radon变换在人体行为识别中的应用

"本文介绍了一种改进的Radon变换方法，用于人体行为识别，解决了传统Radon变换对缩放敏感的问题。通过提取运动人体区域最小外接矩形的Radon特征，并结合隐马尔可夫模型进行行为识别，提高了特征的鲁棒性和识别效率。这种方法在处理噪声和简化计算方面表现出优势，适用于智能视频监控和基于内容的视频检索等领域。" 在人体行为识别领域，特征提取是至关重要的一步，它直接影响到识别的准确性和效率。传统的特征包括外观形状特征、运动特征和时空特征。外观形状特征，尤其是人体运动区域（silhouette）和轮廓（contour），由于其对环境因素的不敏感性，经常被用来作为识别的基础。然而，这些特征在面对人体大小变化或噪声时可能失效。 Radon变换作为一种有效的特征提取工具，因其计算简单和对噪声不敏感的特性而受到重视。但其固有的平移、缩放和旋转不变性的缺乏限制了其在行为识别中的广泛应用。为了克服这一问题，一些研究者提出了以人体运动区域的重心为原点进行Radon变换，以实现平移不变性。 本文提出的改进方法则更进一步，通过提取运动人体区域最小外接矩形的Radon特征，旨在同时解决缩放不变性问题。这种方法在提取特征时无需规范化处理，增强了特征的鲁棒性。此外，结合隐马尔可夫模型（HMM）进行行为识别，可以更好地捕捉行为的序列性和动态性，提高识别的准确性。 实验结果证实，该方法对噪声有良好的抵抗能力，计算复杂度较低，且识别效率高。这使得该技术在实际应用中，如智能视频监控系统和基于内容的视频检索系统中，具有很大的潜力。通过优化特征表示和识别模型，该方法为人体行为识别提供了一个新的有效途径，对于未来的研究和开发有着积极的影响。 这篇论文研究了如何通过改进的Radon变换来增强人体行为识别的性能，解决了传统方法在处理尺度变化和噪声时的不足，为该领域的研究提供了有价值的贡献。同时，它也强调了特征选择和模型构建在行为识别中的关键作用，对于后续的相关研究具有指导意义。