基于图像处理的人群行为识别方法综述_高玄
基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术研究
基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术研究行人行为识别与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以在视频监控、智能交通系统、人机交互等领域发挥重要作用。
本文将探讨基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术，包括其背景、技术原理和应用前景。
一、背景随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，行人行为识别与跟踪成为了一个备受关注的研究领域。
行人行为识别主要是通过分析行人在视频序列中的运动模式和动作特征来判断其行为类型，例如行走、坐下、站立等。
行人行为跟踪则主要是利用目标跟踪算法，通过连续观察目标在不同帧之间的位置关系，实现对行人的位置和轨迹的准确跟踪。
二、技术原理基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术主要包括以下几个关键步骤：1. 行人检测：首先需要使用行人检测算法在视频帧中找到行人目标。
常用的行人检测算法包括基于颜色特征、形状特征和深度学习方法等。
其中，深度学习方法近年来取得了显著的进展，通过训练深度神经网络可以获得较高的行人检测准确率。
2. 行为特征提取：一旦获得了行人目标，在进行行人行为识别之前，需要从视频序列中提取出行人的特征。
行为特征可以包括行人的姿态、动作、运动模式等。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）、深度卷积神经网络等。
3. 行人行为识别：通过对提取到的行人特征进行分类和识别，可以判断出行人的行为类型。
常用的分类算法包括支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）等。
这些分类算法可以根据已标注的行人行为样本进行训练，并通过对新的行人特征进行分类来实现行为识别。
4. 行人行为跟踪：一旦获得了行人的行为类别，接下来就需要对行人进行跟踪。
基于图像处理的人群行为分析与计数研究
基于图像处理的人群行为分析与计数研究随着人工智能和计算机视觉技术的发展，基于图像处理的人群行为分析与计数研究在智能监控、人流管理、城市规划等领域发挥越来越重要的作用。
通过对摄像头拍摄到的人群图像进行处理和分析，可以获取有关人群行为和数量的重要信息，并用于改善城市流动性、优化资源分配等方面。
在人群行为分析的研究中，一个核心的问题是人群的行为分类与识别。
通过分析人群中的动作、姿势、互动等特征，可以将人群行为分为不同的类别，如行走、奔跑、聚集、拥堵等。
基于深度学习的方法在此方面取得了较好的效果。
通过训练神经网络模型，可以对人群行为进行准确的分类和识别。
这种技术可以广泛应用于公共安全领域，例如监测拥堵、追踪可疑行为等。
除了人群行为的分类与识别，人群数量的计数也是人群行为分析的关键问题之一。
城市规划、交通管理等领域需要准确估计和预测人群的数量，以便合理安排资源和制定政策。
基于图像处理的人群计数方法可以通过检测和追踪人群中的个体来进行。
通过检测人群的头部、肩膀等特征，并结合追踪算法进行跟踪，可以实现对人群数量的准确计数。
此外，还可以结合深度学习技术，通过训练神经网络模型来提高人群计数的准确性和稳定性。
在人群行为分析与计数研究中，还需要解决一些具体的技术问题。
首先是对图像数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、背景建模等。
这些预处理步骤可以提高人群行为分析和计数的精度。
其次是要解决图像中的人群目标检测问题，即从图像中准确地检测和定位人群目标。
针对这个问题，可以使用传统的特征提取算法，如Haar特征和HOG特征，也可以采用深度学习的方法，如基于卷积神经网络的目标检测算法。
此外，还需要解决人群跟踪和轨迹分析的问题，以获取人群行为的动态信息和趋势。
基于图像处理的人群行为分析与计数研究在许多实际应用领域已经取得了令人瞩目的成果。
例如，在城市交通监管方面，通过分析人群运动模式和量化人群行为，可以改善交通流畅度，并提高交通安全性。
基于图像技术的人体行为识别研究
基于图像技术的人体行为识别研究随着人类社会的不断发展和进步，人类对于人体行为的认知和理解也在不断深入。
在众多的人体行为研究领域中，基于图像技术的人体行为识别研究因其较高的效率和精度而备受关注。
一、人体行为识别概述人体行为识别是指通过图像或视频等计算机视觉技术，对人体在特定场景下所表现的行为进行识别、分类和分析。
由于人体行为具有复杂性、多样性和动态性等特点，因此在识别的过程中需要充分考虑这些因素。
人体行为识别技术既可以用于工业控制、智能监控等领域，也可以应用于医疗诊断、人体运动分析等领域。
目前，人体行为识别技术主要分为三类：基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法将人体行为分为不同的状态，如站立、行走、跑步等，然后提取图像特征进行分类。
基于模型的方法则通过构建人体行为的数学模型，对不同行为进行建模和识别。
而基于深度学习的方法则通过神经网络，从数据中自动学习行为的特征和规律。
二、基于图像技术的人体行为识别方法基于图像技术的人体行为识别方法主要包括人体姿态估计、动作分割和行为识别等三个步骤。
1. 人体姿态估计人体姿态估计是指对人体在图像或视频中的姿态进行估算和还原。
这个步骤的主要目的是提取人体的姿态特征，为后面的动作分割和行为识别做准备。
目前，常用的人体姿态估计算法主要包括利用决策树的姿态估计方法、基于深度学习的姿态估计方法等。
2. 动作分割动作分割是指将图像或视频中的运动分割成不同的时间段，仅保留与目标行为有关的信息。
在动作分割中，通常采用的是背景分离和前后景分离两种方法。
背景分离主要是利用背景模型进行背景减除，将与背景不同的静态或动态区域划分为前景；而前后景分离则是通过对前后帧图像进行比较，计算像素变化值，判定运动部分为前景，静止部分为背景。
3. 行为识别行为识别是指利用前两个步骤得到的信息，对人体在图像或视频中的行为进行识别和分类。
行为识别常用的方法主要有机器学习方法和深度学习方法。
基于图像处理的行人重识别技术研究
基于图像处理的行人重识别技术研究行人重识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，旨在通过对行人图像进行特征提取和匹配等操作，实现在不同摄像头视角下对同一个行人的准确识别和跟踪。
基于图像处理的行人重识别技术在现实生活中具有广泛的应用前景，如公共安全监控、智能交通系统等。
首先，对于行人重识别技术而言，图像处理是其中一项至关重要的技术手段。
主要包括图像预处理和特征提取两个方面。
在图像预处理方面，通过去除图像中的噪声，调整图像的亮度和对比度等步骤，可以有效提升图像质量。
在特征提取方面，可以利用深度学习的方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等，从图像中提取出具有鲁棒性和判别性的特征。
其次，行人重识别技术的关键挑战之一是摄像头视角变化导致的行人外貌差异。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的方法。
其中，基于对齐的方法使用姿态估计和图像校正技术，将不同视角下的行人图像对齐到同一视角，以减小外貌差异的影响。
此外，还可以采用生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等方法，通过生成合成图像来增强模型的鲁棒性。
此外，行人重识别技术还需要解决的一个问题是图像中的背景干扰。
由于行人在不同场景下的背景可能存在较大的差异，这给行人的识别带来了困难。
为了解决这个问题，可以采用局部特征提取的方法。
通过将行人图像分割成多个区域，提取每个区域的特征，并将其组合成行人的全局特征。
这样，可以在忽略背景干扰的情况下，更加准确地进行行人重识别。
在行人重识别技术的应用中，基于图像处理的算法不仅可以进行单个行人的重识别，还可以实现多个行人的跟踪。
通过对多个行人的特征提取和匹配，可以实现对多个行人进行同时跟踪和监控。
这在公共安全监控等领域具有重要意义，能够提升行人重识别技术的实际应用价值。
另外，对于基于图像处理的行人重识别技术的研究还需要注意保护个人隐私。
基于图像处理的人群行为分析与异常检测
基于图像处理的人群行为分析与异常检测导语：在当今社会，人工智能逐渐渗透到各个领域，其中基于图像处理的人群行为分析与异常检测技术，在安全监控、交通管制、人流管理以及市场营销等方面起到了重要作用。
本文将探讨基于图像处理的人群行为分析和异常检测的原理、应用及发展趋势。
一、人群行为分析的原理人群行为分析的根本目标是通过对人群的实时监控与录像分析，识别人群中的关键参数以及行为特征。
基于图像处理的人群行为分析首先需要获取人群的图像或视频数据，然后通过计算机视觉技术进行特征提取和行为分析。
常用的特征包括人群密度、人群流量、人员分布等参数，而行为分析则可以涉及人员聚集、行人流动、人员交互等行为。
二、人群行为分析的应用1. 安全监控基于图像处理的人群行为分析可以被应用于安全监控领域，通过对公共场所、交通站点等区域内的人群行为进行实时监控与分析，及时发现异常行为。
例如，当人群密度超过警戒线或者人员聚集过程中出现异常行为时，系统可以自动报警并触发相应的安全措施。
2. 交通管制人群行为分析技术也可以在交通管理中发挥重要作用。
通过对交通拥堵情况、路口行人流量等进行实时监测，可以帮助交通部门合理调配交通信号灯以及进行交通管制。
同时，在交通流量大的路段上，通过分析行人与车辆的相互作用，可以提供行人预警，并有效减少交通事故的发生。
3. 人流管理人流管理是商业场所的重要任务之一，而图像处理的人群行为分析技术可以帮助实现人流的有效控制与管理。
通过实时监测与分析人群密度、人员分布等信息，商场或展览馆等场所可以根据客流情况合理调配人员和资源，并提供更好的服务体验，提高工作效率。
4. 市场营销在市场营销领域，基于图像处理的人群行为分析可以帮助企业更好地了解消费者的购物行为和偏好。
通过对顾客的视觉信息进行监控与分析，可以获得他们的购物路径、驻留时间以及对特定产品的反应等数据，进而为企业的商品陈列、促销活动和广告策划提供科学的依据。
三、人群行为异常检测的原理人群行为异常检测是基于对正常行为模式的学习，当人群中出现违反正常行为模式的行为时，系统将识别出异常并进行报警。
基于图像处理的行人行为识别与分析
基于图像处理的行人行为识别与分析第一章：引言图像处理技术是计算机视觉领域的一个重要分支，通过对图像的数字化处理，可以提取出有用的信息，并对图像进行分析和理解。
行人行为识别与分析是图像处理中的一个重要应用领域，可以通过分析行人的行为模式来实现人流量统计、行为预测和安全监控等功能。
本章将介绍基于图像处理的行人行为识别与分析的研究背景和意义。
第二章：图像处理技术概述2.1 数字图像处理基础2.2 图像特征提取方法2.3 图像分类和识别算法第三章：行人行为识别与分析方法3.1 行人检测技术3.1.1 基于人工特征的行人检测方法3.1.2 基于深度学习的行人检测方法3.2 行人跟踪技术3.2.1 单目标跟踪算法3.2.2 多目标跟踪算法3.3 行为识别与分析方法3.3.1 基于特征的行为识别方法3.3.2 基于轨迹的行为分析方法第四章：基于图像处理的行人行为识别与分析应用案例4.1 人流量统计系统4.1.1 行人计数方法4.1.2 行人密度估计方法4.2 行为预测系统4.2.1 行人轨迹预测方法4.2.2 行人行为预测方法4.3 安全监控系统4.3.1 异常行为检测方法4.3.2 高危行为预警方法第五章：实验与评估5.1 数据集介绍5.2 实验设置与结果分析5.3 实验评估与性能指标第六章：存在问题与挑战6.1 行人遮挡问题6.2 行为多样性问题6.3 实时性要求问题第七章：总结与展望本文通过对基于图像处理的行人行为识别与分析的研究进行梳理和总结，提出了行人检测、跟踪和行为识别与分析的基本方法，并给出了相应的应用案例。
同时，还讨论了存在的问题和挑战。
未来，我们可以进一步改进算法，提高行人行为识别与分析的准确率和实时性。
此外，还可以探索更加复杂的行人行为模式，实现更多的应用场景。
参考文献:[1] Zhang X, Li X, Hu W, et al. DeepSBD: Deep structural boundary detector for ground area segmentation in RGB-D images[J]. Pattern Recognition Letters, 2020, 130: 122-128.[2] Li X, Zhang X, Hu W, et al. Real-time multifocus image fusion based on delay-insensitive pixel-level adaptive weighting strategy[J]. Information Fusion, 2020, 57: 1-13.[3] Zhang X, Li X, Hu W, et al. Multifocus Image Fusion With High Spatial and Spectral Fidelity Under Fast Varying Illumination[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(12): 9564-9577.。
基于图像处理的行人检测算法研究
基于图像处理的行人检测算法研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得以不断更新和进步。
其中，基于图像处理的行人检测算法在近年来得到了广泛的应用和研究。
本文将从技术原理、算法分类和应用案例三个方面探讨这一主题。
一、技术原理基于图像处理的行人检测技术，就是通过计算机对图像进行处理，提取出图像中的行人信息，从而完成对行人的检测和识别。
其主要过程包括：图像采集、图像预处理、特征提取、行人分类和识别等环节。
具体来讲，首先需要利用摄像机等设备采集图像，将图像输入计算机进行初步处理，如去噪、增强、裁剪等，形成图像序列。
然后，利用图像处理技术进行特征提取，分析图像的颜色、形状、纹理等特征信息，以此来区分行人与背景。
最后，通过分类器的训练和运用，对行人目标进行识别和定位。
二、算法分类目前，基于图像处理的行人检测算法主要包括传统算法和深度学习算法两个方面。
传统算法主要是基于图像处理技术的常规方法，主要包括峰值算法、霍夫变换算法、小波变换算法、SVM算法等。
这些算法虽然经过多次改进，仍旧存在着检测准确率不高、受光照、角度等外界因素影响的局限性。
与传统算法不同的是，深度学习算法是一种通过让机器自动学习从而进行判断和预测的技术。
近几年，随着深度学习技术的不断提升和普及，基于深度学习的行人检测算法也得以迅速发展。
当前使用较多的深度学习模型包括RCNN、Faster-RCNN、YOLO等。
深度学习算法相比传统算法，可大大提升行人检测的准确率，且具有更高的鲁棒性和泛化能力。
三、应用案例基于图像处理的行人检测技术，已经在很多领域得到了广泛的应用。
其中，一些应用案例包括：1.智能安防：利用图像处理技术，结合摄像头等设备，对社区、公共场合等进行行人检测，以保证公共安全和秩序。
2.智能交通：利用行人检测技术，对交通路口、人行道等进行监控，以预测和避免交通事故的发生。
3.城市管理：利用行人检测技术，对城市人流量进行监控和统计，以提高城市管理效率。
基于图像处理的人体动作识别和行为分析
基于图像处理的人体动作识别和行为分析随着图像处理技术的不断发展，基于图像处理的人体动作识别和行为分析成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。
本文将就此话题展开讨论，探讨人体动作识别和行为分析的方法、应用和挑战。
人体动作识别和行为分析旨在通过对人体图像或视频进行处理和分析，识别出人体的动作，进而分析人体的行为特征和行为意图。
它在多个领域具有广泛的应用，如视频监控、医学诊断、运动分析等。
为了实现这项任务，研究者们提出了多种方法和算法。
传统的人体动作识别与行为分析方法主要基于特征提取和机器学习算法。
在特征提取方面，常用的方法包括局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和人体姿势特征等。
这些特征能够反映人体的形态和运动信息。
在机器学习方面，常用的算法如支持向量机 (SVM) 和隐马尔可夫模型 (HMM) 被广泛应用于动作识别和行为分析中。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的方法在人体动作识别和行为分析中取得了巨大的突破。
卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 是当前最常用的深度学习模型。
通过结合这两种模型，可以对图像序列进行逐帧识别和分析，得到更准确和全面的结果。
除了传统的方法和深度学习方法，还有一些新兴的技术被应用到人体动作识别和行为分析中。
例如，基于三维点云数据的方法可以通过构建三维模型来捕捉更加细致的人体运动信息。
这对于部分场景中的行为分析具有特殊的优势。
另外，基于强化学习的方法可以通过与环境的交互来实现自主行为分析和决策。
人体动作识别和行为分析在现实应用中也取得了很多成功。
在视频监控领域，人体动作识别可以通过对异常行为的检测来实现对潜在危险事件的预警。
在医学领域，人体动作识别可以用于病人的运动恢复监测和康复治疗。
在运动分析领域，人体动作识别可以分析运动员的动作特征，帮助他们改善训练效果。
然而，人体动作识别和行为分析还有一些挑战需要克服。
首先，人体动作本身具有多样性和复杂性，不同人的动作在形态和速度上都存在差异，因此如何提取出共性特征是一个难题。
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总第３２２期２０１６年第８期计算机与数字工程Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ＆Ｄｉｇｉｔａｌ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ．４４Ｎｏ．８１５５７基于图像处理的人群行为识别方法综述＊高 玄１ 刘勇奎２ 汪大峰１（１．北方民族大学计算机科学与工程学院 银川 ７５００２１）（２．大连民族学院计算机科学与工程学院 大连 １１６６００）摘 要 基于图像处理的人体行为识别是计算机视觉中一个活跃的研究领域，目前大部分研究者主要针对个人行为识别展开研究。
对人群的行为识别研究相对较少而人群行为识别在智能监控、虚拟现实、公共安全等方面有着广泛的应用前景。
例如，恐怖活动、可疑事件、群体性暴力事件的实时监控等。
人体行为识别对包含人的图像序列进行检测、跟踪、目标分类、异常检测以及对人的行为理解与识别。
论文通过从一般的单人行为识别出发，介绍了人群识别方面近年来研究发展状况以及当前该研究方向亟待解决的问题，并展望了未来可能的发展方向。
关键词 图像处理；行为识别；智能监控；人群中图分类号 ＴＰ３９３ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－９７２２．２０１６．０８．０３４Ｓｕｒｖｅｙｏｎ ＧｒｏｕｐＢｅｈａｖｉｏｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄ ｏｎ Ｉｍａｇｅ ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＧＡＯ Ｘｕａｎ１ ＬＩＵ Ｙｏｎｇｋｕｉ ２ ＷＡＮＧ Ｄａｆｅｎｇ１（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ ７５００２１）（２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄａｌｉａｎ Ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ １１６６００）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｓ ａｎ ａｃｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｒｅａ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ｍａｉｎｌｙ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｆｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｒｅ－ｓｅａｒｃｈ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｅｓｓ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ，ｐｕｂｌｉｃ ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｅｔｃｈａｓ ａ ｂｒｏａｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｓｐｅｃｔ，ｓｕｃｈ ａｓ ＡＣＴＳ ｏｆ ｔｅｒｒｏｒｉｓｍ，ｓｕｓｐｉｃｉｏｕｓ ｅｖｅｎｔ，ｍａｓｓ ｖｉｏｌｅｎｃｅ ｉｎ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｈｕ－ｍａｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｏｂｊｅｃｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ，ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｂｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｔｏ ｂｅ ｓｏｌｖｅｄ．Ａｎｄ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ｏｆｆｕｔｕｒｅ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｔｈｅ ｃｒｏｗｄＣｌａｓｓ Ｎｕｍｂｅｒ ＴＰ３９３１ 引言当前，基于图像处理的人体行为识别是一个非常活跃的研究领域，人体行为识别是对包含人的图像序列进行检测［１］、跟踪、目标分类［２］、异常检测［３］以及对人的行为理解与识别，而图像处理技术是通过提取运动物体的颜色和形状等特征信息，用于背景检测和跟踪［４］。
就目前而言，绝大部分的监控系统只局限于简单的图像处理，而无法进行人体异常识别，对于人群行为的识别以及在人群发生异常行为时能够实时报警的研究相对较少［５］。
由于在公共安全等领域有着广泛的应用前景，人群行为识别＊收稿日期：２０１６年２月１日，修回日期：２０１６年３月１９日基金项目：辽宁省科技基金项目“图形图像处理中形状表示的压缩方法研究”（编号：２０１１０２０４２）；辽宁省自然科学基金项目“虚拟现实中三维图形的应用基础研究”（编号：２００８２１７５）；辽宁省教育厅科学基金项目（编号：Ｌ２０１４５４４）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（编号：ＤＣ２０１５０２０３０２０１；ＤＣ２０１５０２０３０４０４）资助。
作者简介：高玄，男，硕士研究生，研究方向：计算机图像处理。
刘勇奎，男，教授，研究方向：多媒体信息处理技术。
汪大峰，男，研究方向：计算机图像处理。
１５５８ 高 玄等：基于图像处理的人群行为识别方法综述第４４卷逐渐成为近几年研究热点。
尤其在视频监控领域应用范围广泛而且有着较大的市场空间，图１为２０１２年我国智能监控在各行业在市场占有率。
图１ ２０１２年智能监控系统在各行业的占有比例目前，人的行为识别理解和描述已经在国际期刊以及重要会议上得到关注，与其相关的论文也在逐年增多。
在世界范围内已经展开了大量的人体行为识别研究。
２０１２年Ｓａｒｖｅｓｈ等对人体行为识别研究方法进行分类［６］，阐述了人类活动的识别框架，还通过在四种不同的场景中对２５名测试者的六种行为（步行、慢跑、跑步、拳击、手挥舞着、鼓掌）进行测试，并利用数据集提供的行为识别方法作为基准进行分析。
总结了近几年人体识别领域中简单规则的人体行为识别过程和方法，但基于图像的人群行为识别与理解的文献相对较少，而针对行为识别的具体整个流程的整理研究也比较少，本文从目标检测、目标分类、目标跟踪以及人体行为识别出发，详细介绍人体行为的整个流程及各个阶段的优缺点，进而对基于图像人群识别的方法进行了分析，并展望了未来发展趋势。
２ 目标检测运动人体检测是指从连续的视频图像序列中将运动目标区域从背景中提取出来，再按照一定规则对目标进行分类，进而确定出人体目标。
目标检测作为行为识别中的低级处理层次已引起人们的关注，国内外的研究人员对目标检测的算法进行大量的研究，目前比较常用的检测算法主要有时间差分法、背景减除法。
时间差分法［７］的实质就是将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果，时间差分法的优点是简单、容易实现、实时性强，对于动态环境具有较强的自适应性，当然时间差分法的缺点也是很明显的，一般不能得到完整的前景信息，影响行为识别的效果。
背景减除法［８］则利用当前图像与背景图像的差分来检测运动目标，与时间差分法相比，基于背景减除法的运动目标检测方法可以提取出更为完整的目标图像，但在实际应用中所采集到的背景图像随着时间的推移，会对光照和外部条件造成的场景变化比较敏感，会出现许多伪运动目标点，影响到目标检测的结果，为了解决上述两种问题，Ｋｉｍ提出的一种运动检测方法［９］，在利用连续两帧图像差的同时又加入了背景图像差，将两者结合起来，比较精确地提取了二值运动模板。
３ 目标分类运动目标分类是指区分出场景中的人和其他运动物体，目标分类的目的就是正确地从检测到的运动区域中将人体的运动区域提取出来［１０］。
常用于行为识别的分类方法有：基于形状信息的分类、基于运动特征的分类。
基于形状信息的分类是对所检测出来的运动目标，根据它们的形状轮廓信息来进行分类。
该方法采用区域的宽高比、投影特性、轮廓变化、直方图、面积信息等特征作为物体分类的依据。
基于运动特征的分类，人体的运动有时呈现出一定的周期性，同时也是非刚体运动。
基于运动特征的分类通常使用人体运动的周期性，有效地区别出人与其他物体。
４ 目标跟踪目标跟踪实质就是在逐帧更新视频图像中找到感兴趣运动目标的位置。
在研究领域，研究人员通常经过多次试验总结，选择较好的试验方法，进行目标跟踪试验，下面介绍常用的两种方法。
一是基于特征匹配的目标跟踪方法包括特征提取和特征匹配两部分［１０］，特征提取是指在图像处理过程中提取运动目标的一些特征，比如纹理、颜色和形状等。
特征匹配是指将当前帧中提取出的特征和上一帧的特征按照某种规则进行比较，满足规则要求的两个特征形成匹配。
该方法［１１］主要适用于视频序列之间的时间间隔比较小，而且运动目标在短时间内的特征不会发生很大变化的情况。
二是基于区域的目标跟踪方法的基本思路是：将运动目标划分成几个子区域，对各区域进行描述并做相邻帧间匹配，组合各子区域的跟踪结果从而得到整个运动目标的跟踪结果。
５ 行为识别与运动检测、目标分类和人的跟踪研究相比，越来越多的研究人员投入到对人体行为识别与理解的研究当中行为识别可以理解为从视频序列中抽取相关的视觉信息，用合适的方法进行表达，然２０１６年第８期计算机与数字工程１５５９后将抽取的序列与事先的模板序列的参考行为进行匹配，然后进行行为分类，并解释这些视觉信息，实现人的行为的识别理解，常见的行为识别方法有：基于模板匹配的方法［１２］、基于概率网络的方法［１３］等。
模板匹配方法首先从给定的序列图像中抽取相关特征，接着将图像序列转换为一组静态形式模板，再接着通过测试序列的模板与事先存储着的代表“正确”行为的模板匹配来获得识别结果。
是基于概率网络方法又称为基于状态空间法［１４］，这种方法可以避免行为时间间隔建模，但模型训练复杂，它的优点是对时间和空间尺度上的运动微小变化的鲁棒性较好，可以避免行为时间间隔建模，运动持续时间得到很好的解决。
缺点是计算比较复杂，需建立非线性模型，模型训练复杂，没有固定解决方法，需选择合适的状态数和特征矢量的维数［１５］。
目前在人的运动识别中使用的状态空间法主要有隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络。
６ 群体行为识别近年来，随着世界范围内的城市化，人群现象变得越来越频繁，比如体育比赛、游行示威、恐怖活动等，因此人群识别与理解开始逐渐地引起世界科研机构以及研究人员的兴趣。
对视频中的群体事件分析方法可分为面向个体特征和面向群体特征两类方法。