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基于Kinect体感传感器的异常行为检测算法研究(2)

时间:2020-12-19 21:25来源:毕业论文
1.2 本论文所完成工作及论文章节安排 本论文研究室内环境下,人的跳、跑、走、弯腰、坐和摔倒这6种日常行为,并把摔倒定义为异常行为,把跳等其他行


1.2  本论文所完成工作及论文章节安排 本论文研究室内环境下,人的跳、跑、走、弯腰、坐和摔倒这6种日常行为,并把摔倒定义为异常行为,把跳等其他行为定义为正常行为,从而进行异常行为的检测与正常行为的识别。本文首先完成深度数据采集程序的设计和深度动作数据集的制作;之后分别利用 BP 神经网络和支持向量机两种方法进行行为识别,均能较好地检测出摔倒、弯腰和坐下这三种行为;最后利用骨骼的动态变化信息来进一步研究跳、跑、走这三种行为的识别,并完成了能够在视频监控中识别这6种行为的程序的设计。 论文余下章节安排如下:第 2 章简述 Kinect 的开发,并利用微软 Kinect SDK进行彩色和深度视频数据的采集,分析所讨论的 6种行为各自的特征文献综述;第 3章利用采集的深度信息,提取出人体骨骼特征,在此基础上分别采用 BP 神经网络和支持向量机的方法进行行为的识别和分析,并采用简化骨骼模型的方法进行特征降维;第4章在第3章的基础上,利用基于骨骼动态轨迹的方法对容易混淆的跳、跑、走这三种动作进行进一步分析,设计层次结构的行为分类器,并完成了这6种行为的实时识别程序的设计;最后总结全文。    


基于Kinect体感传感器的异常行为检测算法研究(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_66679.html
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