| 题名 | 基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法若干关键技术研究; Research on Key Techniques in Human Action Segmentation and Recognition base on Local Spatial-Temporal Features |
| 作者 | 刘姝 |
| 答辩日期 | 2011 ; 2011 |
| 导师 | 李绍滋 |
| 关键词 | 人体行为识别 特征筛选 连续行为切分与识别 关键帧提取 动作基元 Human Behavior Recognition Feature Selection Continuous Behavior Segmentation and Recognition Key-frame Extraction Action Primitive Fragment |
| 英文摘要 | 人体行为识别是计算机视觉领域的研究热点和难点，在智能监控、高级人机交互、体育运动分析和基于语义的视频检索等方面有着重要的意义和广阔的应用前景。计算机理解人体动作和行为将成为未来高层计算机视觉技术发展的重要方向。目前，人体行为识别的研究尚处于初级阶段，尽管在单一背景的简单动作识别上取得了一定的进展，但是由于人体行为的复杂性、场景的多样性等问题，真实场景下的行为识别仍然面临着许多困难。针对上述情况，本文围绕基于视频的人体行为识别展开研究，进行了以下三个方面的工作： 1. 归纳总结现有方法。查阅大量文献，对国内外计算机视觉领域的人体行为识别方法进行全面的归纳和总结，详细介绍了常用方法的基本思想和原...; As a hot topic in the field of compute vision, human behavior recognition could be widely used in many practical applications range from intelligent video surveillance, advanced man-machine interface, sports motion analysis, and video retrieval based on semantic. Computer understanding of human action and behavior will be an important direction of high-level computer vision technology development ...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院智能科学与技术系_计算机应用技术; 学号：31520081153341 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=30129 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/49953]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘姝. 基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法若干关键技术研究, Research on Key Techniques in Human Action Segmentation and Recognition base on Local Spatial-Temporal Features[D]. 2011, 2011. |
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