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人體姿態識別技術國內外研究現狀

時間:2019-04-27 15:02來源:畢業論文
隨著機器視覺技術的不斷發展與成熟,目前,其被廣泛應用在目標跟蹤、目標檢測和人臉識別方面,在動物行為識別方面的應用較少。就動物行為識別方面的研究而言,主要集中在人體

隨著機器視覺技術的不斷發展與成熟,目前,其被廣泛應用在目標跟蹤、目標檢測和人臉識別方面,在動物行為識別方面的應用較少。就動物行為識別方面的研究而言,主要集中在人體姿態識別和豬只姿態識別,尚未找到奶牛的姿態識別研究。34933
1人體姿態識別研究現狀
計算機視覺研究領域中最具挑戰的研究方向之一是人體動作姿態識別,這也是當前的研究熱點。在VR(Virtual Reality)、用戶感知、人工智能(AI)和視頻搜索等方面,人體動作姿態的識別都具有廣闊的應用空間[2]。
當前,對人體姿態識別方法的研究主要集中于基于語法的方法、基于模板的方法和基于統計的方法,每一種方法又對應不同的實現方法,具體內容如圖1所示。
 人體動作姿態的識別方法概覽
圖1 人體動作姿態的識別方法概覽
基于統計的方法主要是采用隱馬爾可夫模型[3]和動態貝葉斯網絡[4]進行人體動作姿態識別,基于模板的方法主要有模板匹配[5]、動態時間規整[6]和動態規劃[7]3類方法,基于語法的方法借助編譯原理來進行人體姿態識別,主要借助有限狀態機[8]理論和上下文無關文法[9]來實現人體姿態識別。論文網
2豬只姿態識別研究現狀
通過中國知網搜索豬只姿態識別的文獻,可以發現這方面的研究是動物姿態識別中較活躍的領域,從豬的姿態識別方法到豬的異常姿態自動檢測均有相應研究成果。從各研究者的研究思路來看,豬只姿態識別的基本步驟主要有圖像采集、圖像預處理、圖像分割、特征提取和姿態識別。
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黨亞男[10]使用數碼相機采集豬只圖像后,對圖像進行預處理提取到豬只目標圖像;之后提取目標的幾何特征,再使用粗糙集理論對特征進行優選;最后基于模板匹配方法實現豬只姿態識別,實現了豬只正常、抬頭和平視站立及躺臥姿態的識別。J.Shao 等人[11]使用相機采集豬只照片后,經過圖像預處理,獲得豬只二只圖像,然后將時刻、周長、面積和傅里葉系數作為特征向量,最后使用神經網絡進行姿態識別,獲得較好的識別效果。袁登廳等人[12]基于視頻序列分割出豬只的二值圖像,再提取目標的Zernike矩特征,之后使用支持向量機進行姿態分類識別,成功識別出豬只正常、低頭、抬頭站立和躺臥四種姿態。
除了豬只識別姿態之外,朱偉興等人[13]和文鐘芳葵等人[14]分別對豬只異常行為的自動檢測方法進行了研究。朱偉興等人[13]在豬圈的排泄區域安裝視頻監控裝置,采集到豬只活動視頻,然后對豬只圖像進行處理,再定位到視頻中的運動目標,實現可疑病豬的自動檢測和預警。鐘芳葵等人[14]研究出一種實時性和監測效果均較好的豬只日常行為自動監測的新方法,本方法通過使用GPRS、RFID 和嵌入式技術對每頭豬的日常行為進行采集和分析,其中,日常行為數據主要包含采食量、采食次數和生長量等。 人體姿態識別技術國內外研究現狀:http://www.aftnzs.live/renwushu/20190427/32657.html
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