人运动的视觉分析综述
人体活动识别研究现状综述
人体活动识别研究现状综述作者：徐越来源：《电脑知识与技术》2020年第14期摘要：人体活动识别（HAR）可以为许多不同的应用程序（例如医疗、安全和娱乐）提供基础服务，因此它越来越成为研究的热点。
由于其重要性，已经开发了大量的HAR系统。
通常，这些系统利用各种感知方式来获取与活动有关的信息，然后使用这些信息来推断人类正在进行的活动。
在本文工作中，审查了不同类型的HAR技术并对每种类型的系统的其主要技术，特征，优势和局限性进行了讨论和总结。
最后指出了HAR的主要研究挑战和研究方向。
关键词：人机交互;普时计算;活动识别中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）14-0221-021引言根据感知活动的实现方法，现有的相关工作可以大致分为两类：一种是传统的活动识别方法，其利用各种传感器，如物理传感器、摄像头等;另一种方法是利用WiFi、RFID等无线信号的人体活动识别技术。
接下来，对这两种类别分别进行详细介绍。
2传统活动识别方法日常生活中，用户通过佩戴诸如运动手表，运动手环等传感器的方式来记录人体运动，大多数广泛使用的基于运动感测的方法需要将传感器放置在移动的身体部位上（例如，用于分析基于腿部的健身房锻炼，传感器需要放置在腿上）。
这些基于数字设备的活动识别方法有其局限性：其一，用户需要无时无刻携带传感设备，这造成了用户穿戴的不便，还会影响运动的体验;其二，人体运动的识别受限于一系列狭窄的活动，例如，腿部的加速度计将无法感知手臂运动。
虽然SizhenBianvl等人提出的基于人体电容的运动识别系统，描述了人体与环境之间无处不在的电耦合背后的物理原理：当设备连接到不直接参与活动运动的身体部位时，也可识别人体运动。
但其仍无法克服用户佩戴麻烦的问题。
另一种传统方法是利用基于视频图像的计算机视觉技术来进行活动感知嘲。
视觉是人类获取信息的一个重要手段：基于计算机视觉的人体行为识别技术，通过对视频图片的分析，提取人体运动信息。
人体动作行为识别研究综述_李瑞峰
的静态图像形式的动作行为识别往往出现在基础实 因此动作序列的分割是未来运动 验性质的研究中， 目标检测的研究方向． 但现有动作分割方法往往实 许多研究通常省略运 现较复杂且分割效果不理想， 动目标检测这一步骤， 直接利用只包含连续人体动 作序列的视频作为动作特征提取对象， 然后利用人 体动作数据库进行方法的评估验证． 本文第二部分 分析运动目标检测的研究现状， 同时对一些流行的 人体动作数据库进行介绍． 动作特征提取是为了进一步选取部分底层信息 实现对人体动作的表征． 底层信息可以是经过运动 目标检测得到的包含人体动作信息的数学符号形式 的图像或视频， 也可以是省略目标检测步骤而直接 经过数学形式转换的动作序列． 动作特征提取的效 果对人体动作行为识别有重要影响， 本文第 3 节介 绍了相关国内外的研究． 最后， 在动作特征提取的基础上， 在空间或时空 以通过数据的分析实现动 领域完成动作特征理解， ． 作的分类 动作特征理解可看成一个结合先验知识 对数学符号进行训练和分类的过程， 本文的第 4 节 对其研究中的相关技术进行介绍 ．
文献14先对人体图像进行小波分析进而得出分割边界然后通过数学形态方法获得较精确的人体边界最后通过梯度矢量流主动轮廓模型gvfsnake获得最终的人体边先构建人体图像模型然后在模型基础上结合图像分割方法通过人体区域的匹配完成人体图像分割如zhaonevatia15在贝叶斯框架下利用三维人体模型对图像中的人体区域进行分割该三维人体模型根据头部躯干和双腿的表征椭圆构成通过求解对应的最优化参数即可得到人体轮廓边界
的研究热点． 文中将人体动作行为识别问题归纳为计算机经过检测动作数据而获取并符号化动作信息 ， 继而提取 在此基础上， 从运动目标检测、 动作特征提取和动作特征理解 3 个方 和理解动作特征以实现动作行为分类的过程 ， 面对涉及到的技术进行回顾分析 ， 对相关方法进行分类， 并讨论相关难点和研究方向 ． 关键词 动作识别，运动目标检测，动作特征提取，动作特征理解 TP 391． 4
关于眼动及其记录方法的综述
关于眼动及其记录法的综述信息加工在很大程度上依赖于视觉, 约有 80%～90%的外界信息是通过人的眼睛获得的。
由于人的视线具有直接性、自然性和双向性等其它信息所无法具备的特点, 人们对视线的研究有着浓厚的兴趣。
早在19世纪，就有人通过考察人的眼球运动来研究人的心理活动。
1879年，巴黎大学的Emile Javal教授发现，人们阅读印刷品时视线并非只作平滑扫视，而存在一系列短暂的停顿和跳动(Delabarre 1898），随后阅读过程中眼动行为研究兴起(Bouma & deVoogd 1974; O'Regan 1980)而各个领域的眼动研究在80年代兴起。
眼动的早期研究可以追溯到古希腊, 但是真正使用仪器设备对眼动进行观察和实验是从中世纪才开始的。
直到 1901 年 Dodge 和 Cline 才开发出第一台精确的、非强迫式的眼追踪设备。
目前, 视线跟踪技术逐步成熟, 应用越来越广泛。
主要应用于图片/广告研究( 网页评估、设计评估等) 、动态分析( 航空航天相关领域、体育运动、汽车、飞机驾驶、打字动作分析等) 、产品测试( 广告测试、网页测试、产品可用性测试等) 、场景研究( 商场购物、店铺装潢、家居环境等) 和人机交互等各种领域, 另外在理解人的意图的智能计算机、具有交互功能的家用电器、虚拟现实和游戏等领域也有很好的应用前景。
1 眼动的模式和主要参数指标眼动行为可用于揭示用户在屏幕上感兴趣或注意的空间位置及注意的转移过程。
眼动实验原理是通过记录和分析被试在完成某项作业时眼睛活动的情况来探讨人脑内部思维过程。
1.1眼动模式眼动主要有三种模式: 注视(fixations) , 跳动(saccades) 和平滑追随运动(smooth pursuit)。
(1)注视。
表现为在被观察目标上的停留, 这些停留一般至少持续 100ms～200ms 以上。
在注视时, 眼并不绝对静止, 眼球为了看清物体总是不停地做轻微的抖动(jitter) , 其幅度一般小于 1 度。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已经成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究课题。
基于视觉的人体动作识别技术能够从图像或视频中提取和解析人体动作信息，从而实现对人体行为的自动识别和理解。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状，包括相关技术、方法和挑战，以期为后续研究提供参考。
二、人体动作识别的技术基础1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。
2. 模型构建：基于提取的特征，构建分类模型进行动作识别。
常用的模型包括支持向量机、隐马尔可夫模型、深度学习模型等。
三、基于视觉的人体动作识别方法1. 基于深度学习的方法：深度学习在人体动作识别中发挥着重要作用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和识别人体动作特征。
2. 基于光流的方法：光流描述了图像序列中物体的运动信息，通过计算光流场可以提取出人体动作的动态特征。
基于光流的方法在人体动作识别中具有较高的准确性和实时性。
3. 基于骨骼信息的方法：通过深度相机或立体相机获取人体骨骼信息，进而进行动作识别。
该方法能够更准确地捕捉人体动作的细节，但需要较高的硬件设备支持。
四、人体动作识别的应用领域1. 智能监控：通过人体动作识别技术，可以实现智能监控和安防报警等功能，提高社会安全水平。
2. 人机交互：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域，实现自然、直观的人机交互。
3. 医疗康复：通过分析患者的康复动作，可以帮助医生评估患者的康复情况，为患者提供个性化的康复方案。
五、挑战与展望1. 数据获取与标注：大规模、多样化的数据集对于提高人体动作识别的性能至关重要。
然而，目前公开可用的数据集仍存在数据量不足、标注不准确等问题。
基于视频的人体运动捕捉综述
摘
要 系 统 地 总 结 和 介 绍 了基 于 视频 的人 体 运 动 捕 捉 研 究 的 技 术 方 法 和 最 新 进 展 ． 基 于 视 频 的 人 体 运 动 捕 捉 将
方 法 分 为 自顶 向下 的 方 法 和 自底 向上 的方 法 ２大 类 ， 阐述 了 每 一 类 中各 种 方 法 的原 理 、 术 特 点 和 研 究 现状 ， 后 分 技 最 析 了该 领 域 的难 点 问题 和 发展 趋 势 ． 关 键 词 计 算 机 视 觉 ； 体 运 动 捕 捉 ； 体运 动跟 踪 ； 态 估 计 人 人 姿
中 图 法 分类 号 ＴＰ ９ ３１
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基于视觉的人行为理解综述
行人轨迹预测 综述
行人轨迹预测综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：行人轨迹预测是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是根据行人的历史轨迹数据预测其未来的移动路径。
行人轨迹预测技术在实际场景中有着广泛的应用，比如智能交通系统、人机交互、自动驾驶等领域。
本文将综述当前行人轨迹预测的研究现状，以及存在的挑战和未来发展方向。
一、行人轨迹预测的意义与挑战行人轨迹预测对于实现智能交通系统、提高人机交互体验、促进自动驾驶技术的发展具有重要意义。
通过对行人的轨迹进行准确预测，可以有效地提高交通系统的效率和安全性，避免交通事故的发生。
行人轨迹预测还可以帮助机器人等智能设备更好地理解人类行为，提升其与人类的交互效果。
行人轨迹预测面临着许多挑战。
行人的移动行为受到多种因素的影响，如环境、社会文化等，预测其轨迹具有一定的复杂性。
行人轨迹数据通常存在不确定性和噪声，如何准确地处理这些数据成为了挑战。
行人轨迹预测需要考虑多个相互作用的行人之间的关系，这增加了预测的难度。
当前，行人轨迹预测的方法主要分为基于规则的方法和基于数据驱动的方法两种。
基于规则的方法通常依靠人类对移动行为的理解和经验知识进行轨迹预测，但其准确性受到限制。
而基于数据驱动的方法则通过机器学习和深度学习等技术从历史轨迹数据中学习行人的移动模式，预测其未来的轨迹。
在基于数据驱动的方法中，常用的技术包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些技术可以有效地捕捉行人之间的时空关系，提高轨迹预测的准确性。
一些研究者还提出了结合强化学习、注意力机制等技术的方法，进一步提升了行人轨迹预测的性能。
未来，随着深度学习等技术的不断发展和应用，行人轨迹预测的性能将进一步提升。
可以预见的是，行人轨迹预测技术将与智能交通系统、自动驾驶、智能家居等技术相结合，共同推动智能化社会的建设。
值得期待的是，行人轨迹预测技术将在未来的生活中发挥越来越重要的作用，为人类提供更加便捷、安全和智能的生活方式。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛的应用，如智能监控、人机交互、运动分析、医疗康复等。
基于视觉的人体动作识别是利用图像处理和计算机视觉技术，从视频或图像中提取并分析人体动作信息，从而实现对人体动作的识别和解析。
本文将对基于视觉的人体动作识别的研究现状、关键技术、应用领域以及挑战和未来发展趋势进行综述。
二、人体动作识别的研究现状近年来，基于视觉的人体动作识别技术得到了广泛关注，并在多个领域取得了显著的进展。
该领域的研究主要集中在特征提取、算法优化、数据集构建等方面。
目前，人体动作识别的准确性和实时性都有了显著的提高，为后续的应用提供了有力的支持。
三、关键技术1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要包括基于手工设计的特征和基于深度学习的特征。
手工设计的特征如HOG、SIFT等，能够提取人体运动的时空信息；而深度学习特征则通过神经网络自动学习数据的特征表示，具有更强的表征能力。
2. 算法优化：针对不同的应用场景，研究人员提出了多种优化算法，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些算法能够有效地处理时序数据和空间数据，提高人体动作识别的准确性和实时性。
3. 数据集构建：数据集的规模和质量对人体动作识别的性能具有重要影响。
目前，研究人员已经构建了多个大规模的人体动作数据集，如UCF-101、KTH等。
此外，还有一些公开的竞赛平台如Kinetics等，为研究者提供了丰富的数据资源和交流平台。
四、应用领域基于视觉的人体动作识别技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域，该技术可用于监控公共安全、交通监控等；在人机交互领域，该技术可实现自然的人机交互方式；在运动分析领域，该技术可用于运动员的技术分析和训练；在医疗康复领域，该技术可用于患者的康复训练和评估等。
五、挑战与未来发展趋势尽管基于视觉的人体动作识别技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
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