基于视频分析人体行为检测系统即肢体动作检测31页PPT
人体行为识别概述PPT课件
这两类目标分类方法 也可结合使用，以得 到更准确的分类结果
基于形状信 息的分类
基于运动信 息的分类 利用人体运动的周 期性进行分类
与刚性车辆的运动相比，非刚性的人体运动具有较高的平均 残余光流并且人体运动呈现周期性，因此可将人体区分出来
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参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究
人体描述
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基于状态空间的方法
将图像序列中的每个静态姿势或运动状态作为一个状态节点，这些状 态节点之间由给定的概率联系起来。 任何的动作序列可以认为是这些静态动作在不同状态节点中的一次遍 历过程，计算这个遍历过程的联合概率，取其最大值作为分类标准。 基于状态空间的方法已经被广泛应用于预测、估计和检测时间序列。
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目标检测——背景减除法
最常用且有效的是背景减除法。 背景减除法最简单的实现方法是预先选取不含前景运动目标的背景图 像，然后将当前图像帧与背景图像相减得到前景目标。 背景减除法通常在摄像机固定的情况下使用，关键是建立随场景变化 不断更新的背景模型。 有两类常用的背景更新方法: 1、建立背景模型并采用自适应方法对模型参数进行调整，从而获得 新背景图像; 2、从过去的一组观测图像中按一定的假设选择像素值构成当前背景 图像。
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运动跟踪
运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标 模板最相似候选目标区位置的过程。
就是在序列图像中为目标定位。
范例
基于主动轮廓的跟踪 特征提取 基于特征的跟踪 特征匹配 运动跟踪 基于区域的跟踪
基于模型的跟踪
参考文献：运动目标跟踪算法研究综述
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Public spaces)
视频肢体识别方案
视频肢体识别方案1. 引言随着人工智能技术的发展，视频肢体识别成为了近年来研究的热点之一。
视频肢体识别是指通过分析视频中人体的姿势、动作等信息，从而对其行为进行理解和识别。
它在安防监控、体育训练、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一种基于深度学习的视频肢体识别方案。
2. 深度学习模型视频肢体识别的关键是要能够准确提取出视频中人体的姿势和动作信息。
为了实现这个目标，我们采用了一种基于深度学习的模型 - 3D卷积神经网络（3D CNN）。
与传统的2D CNN不同，3D CNN能够有效地捕捉到时间维度上的动态特征，从而更好地对视频序列进行建模和分析。
3. 数据集在训练和测试视频肢体识别模型时，我们需要一个标注好的数据集。
我们采用了一个公开可用的数据集 - 特定动作识别数据集（Specific Action Recognition Dataset）。
该数据集包含了各种不同的动作类别，每个视频片段都有对应的动作标签。
4. 数据预处理在训练模型之前，我们需要对数据进行预处理。
首先，我们需要从视频中提取肢体信息。
为了实现这一点，我们使用了一个开源库 - OpenPose，它能够对视频中的人体进行关键点检测和姿势估计。
接下来，我们将关键点信息转换为图像坐标系中的坐标，并将其归一化到固定的尺度。
这样做的目的是使不同尺寸的图像具有相同的规模，方便模型的训练和优化。
最后，我们将数据划分为训练集和测试集，并对标签进行独热编码，以便于模型对不同类别的动作进行识别。
5. 模型训练与评估我们使用PyTorch作为深度学习框架，搭建了一个3D CNN模型。
该模型采用了多个3D卷积层和池化层，以及几个全连接层。
我们使用交叉熵损失函数作为模型的优化目标，并使用随机梯度下降（SGD）算法进行模型的训练。
在训练过程中，我们还采用了一些技术来提高模型的性能，如学习率的衰减、数据增强等。
为了评估模型的性能，我们使用了准确率和损失函数值作为评价指标。
基于视频的人体运动肢体检测
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔ ａ ｔ ｒ ｎ ｎ ｌ ｚ ｈ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｒ ｍ ｉ ｅ ｏ ｃ ｐ ｕ ｅ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｐ ｓ ｆｈｕ ｎ ｆｏ ｖ ｄ ｏ ｗｅ ｍｕｓ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｍｏ ｉ ｏ ｙ ｆｒ ｔ Ｗ ｈｅ ｈ ｔｄ ｔ ｃ ｈ ｖｎｇ ｂ ｄ ｉｓ ｎ ｔｅ
ｆａ ｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ｎ ｐ ｉ ａ ｏ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｏ ｅ ｅ ｔ ｈ ｏ ｔ ｕ ｆｍｏ ｉ ｇ ｂ ｄ ｃ ｕ ａ ｅｙ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｍｅｄ ｆ ｒ ｎ ｉ ｈ ｄ ａ ｄ ｏ ｔ ｌ ｆ ｗ ａ ｏ ｈ ｃ ｎ ｎ ｔ ｔｃ ｅ ｃ ｎ ｏ ｒｏ ｖ ｎ ｏ ｙ ａ ｃ ｒ ｔｌ ． ａ ｅ ｎ ｆ ａ ｍｅ ｃ ｌ ｌ ｉ ｄ ｔ ｆａ ｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ， ｒ ｐ ｓ ｅｍｅｈ ｄ ｏ ａ ｉ ｇ ｔ ｅ ｅ ｇ ｉ ｅｓｉ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｒ ｇ ｏ ｏｏ ｔ ｉ ｈ ｄ ｅ ｒ ｍｅｄ ｆ ｒ ｎ ｉ ｈ ｄ ｗｅｐ ｏ ｏ ｅｔ ｔ ｏ ｆ ｖ ｎ ｄ ｅ ｐ ｘ ｌ ｔ ｙ ａ ｃ ｅ ｉｎ ｔ ｂ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｇ ｆ ａ ｍｅ ｈ ｓ ｈ ｎ ｈ ｐ ｉ ｔ ｏ ｖ ｍｅ ｔ Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｅｐ ｉ ｒ ｎ ｗｌｄ ｅ ｏ ｕ ｎ ｂ ｄ ，ａ ｏ ｈ ｒ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｋ ｏ ｎ ｓ ｆｍｏ ｅ ｎ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔ ｒ ｏ ｅ ｇ ｆ ｍａ ｏ ｙ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒｔ ｉ ａ ｏ ｐ ｏ ｏ ｅ ｍａ ｅ ａ ｏｈ ｏ ｋ ｈ ａ ｈ ｌ ｏ ｆ ｒ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｏ ｈ ｎ ｅ ａ ｅ ｄ ｅ ｐ ｉ ｔ ｔ ｒ ｔ ａ ｈ ｖｎ ｏ ｙ ｃ ｎ ｂ ｅ ｅ ｔ ｄ ｍｏ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｅｙ ｕ ｔ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｆ ｔ ｅ ｉ ｔ ｇ ｔｄ ｅ ｇ ｏ ｎ ｓ Ａｆ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍｏ ｉ ｇ ｂ ｄ ａ ｅ ｄ ｔ ｃｅ ｒ ｏ ｌ ｔｌ． ｈ ｒ ｅ
基于视频的人体行为识别总结汇报36页PPT
43、重பைடு நூலகம்别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
基于视频的人体行为识别总结汇报
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
基于视频的人体运动捕捉
1.2 研究意义
• 定义
– 从一个或多个已同步视角的图像序列中恢复出人体
姿态参数(如关节角度、关节点位置等)的过程
1.2 研究意义（续）
• 广泛的应用需求
– – –
–
– –
智能监控：gait recognition、 elder care、 abnormal behavior detection 人机交互：posture recognition gesture recognition 运动分析：sports and rehabilitation medicine 虚拟现实：video game、teleconferencing 动画和影视制作 视频标注和检索
模板的肢体检测等
• 人体结构配置的推理
– –
通过贝叶斯推理求解满足约束的最大后验概 率 推理方法：DP，BP，MCMC，MFMC
2.2.3 概率推率法（续）
2.3 Top-down/Bottom-up
• Top-down
–
–
优点：可使用各种约束和先验知识，处理遮挡；跟踪结果精确 缺点：需要初始化，跟踪失败；速度慢 优点：不需要初始化，速度快 缺点：结果不够精确，难于处理遮挡问题
• Particle filtering
–
Annealed particle filtering
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
• 存在的问题
• 进一步改进 ：
– –
更鲁棒的观测模型 用底层特征检测修正预测模型
4.总结
基于视频的人体运动捕捉的
–
–
研究背景及意义 研究现状
结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪
视频中的人体动作行为识别-硕士论文PPT
全局PM特征与局部PEMO时空金字塔特征平铺构成了PM-PEMO时空金字塔特 征
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提纲
1
背景介绍
2 PM-PEMO时空金字塔特征构造
3 人体动作行为特征学习训练与识别
4
行为识别软件系统
2020/8/6
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人体动作行为特征学习训练与识别
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Weizmann与KTH视频数据库识别结果及其与一些方法比较
本文方法在KTH数据库识别结果:
本文方法
SVM
训练 测试 正确视 正确
行为类别 视频 视频 频数 率%
走路 跑步 慢跑 挥手 鼓掌 击拳 总数
27 67 66
18 65 53
27 71 41
45 159 157
18 26
9
45 164 156
IVIPC视频数据库识别结果与分析
训练集（Training set 60）：打架13、跑步15、伸手18、走路14 测试集（Testing set 86）:打架15、跑步19、伸手19、走路33
IVIPC据库
Fight
Run Stretch Walk
Accuracy (%)
Fight 15
0
0
0
100
X=DUT
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平移不变性局部约束线性编码
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平移不变性局部约束线性编码
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平移不变性局部约束线性编码
分两层得到5个最大池特征，每个为K1维向量，K1为字典基元个数，也就 是字典的大小。一起平铺成5K1维最大池特征，再加上K2维绝对值特征共 5K1+K2维，最后生成200+200+90+90+200+1050+1050=2880维编码 特征。一个视频若有F帧，则最终得到F-2-15+1个时空卷特征特征，此后再对 一个视频的所有时空卷特征计算全局池特征，每个视频只得到一个全局池特作 为最终的视频代表。
基于视频的人体行为识别总结汇报
试卷下载：w w w .1ppt .com/s hit i/
教案下载：w w w .1ppt .com/jiaoan/
PPT论坛：w w w .1ppt .cn
1
RESEARCH BACKGROUNDS
研究背景
1
研究背景
RESEARCH BACKGROUNDS
军事基地监控
博物馆监控
银行监控
超市监控
交通监控
研
究
背
景
1
什么是行为识别？ RESEARCH BACKGROUNDS
人体行为识别
这个方向的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，即Human Action Recognition.
其最终目标概括为”4W ”系统，即分析视频中哪些人（who）、在什么时刻（when）、
在什么地方（where）、在做什么（what）。
而行为识别侧重于在什么时刻（when）、在做什么（what）此两方面
1
行为识别
T1时间段
跳高动作
T2时间段
跳远动作
2
RESEARCH FRAMWORKS
研究框架及方法
2
研究框架
基于四元数的实时人体姿态识别
流程
三维骨架 ,四元数 , SVM
框架
建立人体运动运特征模型并实现人体连续动作的分割与识别
由
深
度
图
标
识
出
人
体
分解深度图像获取关节角度识别，定义
组件（待探测骨骼临近躯体范围），重
新投影组件到世界空间，组件模式局部
化，预测每个骨骼关节空间位置
识
人工智能创客教育体育运动的姿势检测PPT课件
，但代价是更高的延迟。）
任务二
图片中的运动姿态检测
MediaPipe简介
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。基于图形的跨
平台框架，用于构建多模式（视频，音频和传感器）应用的机器学习管道。MediaPipe 是一款由 Google
rawing_utils是画图用
drawing_styles应该是渲染风格
face_detection用于面部检测
face_mesh用于绘人脸面网
hands用于手部检测
holistic是整体的解决方案（包括人脸、骨
架、手）
pose是识别姿势
objectron用于目标检测，
selfie_segmentation是自拍分割
EDUCATION
体育运动的姿态检测
基于神经网络的姿态识别
情景导入
从图片或者视频中估计人体姿势在各种应用中发挥着关键作用，例如智能体育锻
炼教练、手语识别、手势控制以及VR相关的各种体感应用。在我们日常生活中，姿态
检测可以构成瑜伽、舞蹈和健身应用的基础。小派同学希望可以通过深蹲来锻炼自己
腿部的肌肉力量，但是他害怕不标准的姿势有害无益。所以在这个项目周，我们将逐
Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。MediaPipe大有用武之地，可以做物体检测、自
拍分割、头发分割、人脸检测、手部检测、运动追踪，等等。基于此可以实现更高级的功能。
MediaPipe 可在移动设备、工作站和服务器上跨平台运行，并支持移动 GPU 加速。使用 MediaPipe，
关于视频序列的人体异常行为检测技术分析
关于视频序列的人体异常行为检测技术分析摘要：随着视频监控技术的飞速发展，视频序列人体异常行为检测技术已经成为了智能安防领域的重要研究方向之一。
在此，本论文分别从影响人体异常行为检测技术的主要因素、常用的检测方法、存在的问题以及未来的发展方向等方面进行了阐述。
主要目的是为智能安防行业从业人员提供一些有关人体异常行为检测技术的参考和帮助。
关键词：视频序列、人体异常行为、检测技术、智能安防正文：一、引言人体异常行为检测技术是智能安防领域的重要研究内容之一，在视频监控领域具有广泛的应用前景。
其基本原理是通过对人体运动和行为的监测、分析，来识别出异常行为并及时报警。
在实际应用中，人体异常行为检测技术既能够为安防行业提供更安全、高效的保护手段，也能够为其他领域的人体行为监测提供有益参考。
二、影响人体异常行为检测技术的主要因素1. 数据采集设备：视频监控设备有着直接的影响，优质的设备有助于提高检测精度。
2. 环境因素：光照、阴影、天气等因素都会影响到检测精度。
3. 视频序列的质量：清晰度、分辨率、帧数等因素对检测结果影响显著。
三、常用的人体异常行为检测方法1. 基于背景建模的方法：如果一个人出现在了一个没有任何人的背景中，那么这个行为就是异常的。
2. 基于人体运动轨迹的方法：利用人体的运动轨迹信息来推断该行为是否异常。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络模型来识别并判断异常的行为。
四、存在的问题1.复杂环境下的检测精度低。
2. 检测精度与视频序列质量有关。
3. 难以识别特殊类型服装下的异常行为。
五、未来发展方向1. 基于智能传感技术的人体异常行为检测。
2. 结合其他高级算法方法，提高检测精度。
3. 结合现有的公共数据集来提升模型的泛化能力。
六、结论人体异常行为检测技术在智能安防领域具有重要的应用价值。
为提升其检测精度，需要结合环境配置、视频序列质量、算法方法等综合因素进行考虑。
未来，可以结合智能传感技术进一步提高检测精度。
基于视频的人体行为识别关键技术研究
在深度学习方面，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记 忆网络（LSTM）等深度学习模型在运动人体行为识别领域具有广泛的应用。其 中，CNN模型能够有效地提取图像中的空间特征，适用于静态图像的行为识别； RNN和LSTM模型则能够捕捉视
频中的时间序列信息，适用于动态视频的行为识别。深度学习方法具有强大的 特征学习和分类能力，能够提高行为识别的准确性和鲁棒性，但需要大量的标 注数据进行训练，且计算复杂度较高。
人体行为识别技术概述
人体行为识别技术经历了从传统图像处理到深度学习的演变过程。传统图像处 理方法主要包括帧间差分法、光流法、背景减除法等，主要依赖于图像像素级 别的变化来检测人体行为。然而，这些方法对光照、遮挡等干扰因素较为敏感， 且难以准确地识别复杂的人体动作。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在人体行为 识别领域取得了显著的成果。深度学习方法能够自动学习图像特征，提高了识 别准确率，并适用于多种复杂场景。然而，深度学习方法需要大量的标注数据 进行训练，且计算复杂度较高，对计算资源的要求较高。
2、产业应用：随着运动人体行为识别技术的不断发展，其产业应用前景也十 分广阔。未来，运动人体行为识别技术将与体育、医疗、安全等领域相结合， 形成一系列的产业应用体系，推动相关产业的发展和升级。
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实验结果分析
我们采集了一组人体行为数据集，包括多种行为类型，并对我们的模型进行了 训练和测试。实验结果表明，基于CNN-3D模型的卷积神经网络在处理三维行 为数据时具有较高的准确率和召回率，准确率达到了90.2%，召回率达到了 87.5%，F1值达到了88.8%。
而基于LSTM模型的循环神经网络在处理时间序列的行为数据时也表现良好，准 确率达到了87.1%，召回率达到了84.2%，F1值达到了85.6%。