基于运动与外形特征的人体行为识别
人体行为识别介绍
人体行为识别介绍人体行为识别（Human Behaviour Recognition，简称HBR）是一种通过计算机视觉和模式识别技术来自动识别和分析人类行为的方法。
它可以通过分析人的动作、姿势、面部表情等特征来实现人类行为的自动识别和分析。
在人体行为识别中，最常用的技术包括姿态估计、运动分析和动作识别。
姿态估计是通过分析人体的关节点来估计人的姿态和动作，常用的方法包括使用深度学习和传统的计算机视觉算法。
运动分析是通过分析人的运动轨迹和运动方式来识别人的行为，常用的方法包括光流分析和运动特征提取。
动作识别是通过分析人的动作序列来判断人的行为，常用的方法包括使用机器学习和深度学习算法。
人体行为识别可以应用于各种实际场景。
在视频监控中，人体行为识别可以帮助监控系统自动识别和分析犯罪行为，从而提高监控系统的效率和准确性。
在智能交通系统中，人体行为识别可以帮助识别和分析交通参与者的行为，从而提供更安全和高效的交通服务。
在健康监测中，人体行为识别可以帮助识别和分析人的行为，从而提供更准确和个性化的健康监护服务。
在虚拟现实中，人体行为识别可以帮助模拟和分析人的行为，从而提供更逼真和沉浸式的虚拟体验。
虽然人体行为识别在各种应用领域都有着广阔的前景，但是它也面临一些挑战和限制。
首先，人体行为识别需要大量的数据和有效的特征表示方法。
在实时应用中，人体行为识别还需要具有较低的计算复杂度和高准确性的算法。
其次，人体行为识别在不同的环境和条件下都需要具备一定的鲁棒性和适应性。
此外，人体行为识别还需要考虑隐私和安全问题，以确保人的个人信息得到有效保护。
总的来说，人体行为识别是一种能够通过计算机视觉和模式识别技术来自动识别和分析人类行为的方法。
它在各种应用领域都有着广泛的应用前景，并且可以提供更安全、便捷和高效的服务。
随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，相信人体行为识别将会在未来取得更大的突破和应用。
如何进行人体动作识别和行为分析
如何进行人体动作识别和行为分析人体动作识别和行为分析是指利用计算机视觉和模式识别技术来识别和理解人体动作的过程。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析已经成为了一个研究热点，它在多个领域有着广泛的应用，如智能监控、健康管理、人机交互等。
本文将从人体动作识别和行为分析的技术原理、应用场景和研究趋势等方面进行探讨。
一、技术原理1.1传统方法传统的人体动作识别和行为分析方法通常基于计算机视觉和模式识别的技术。
其基本思路是通过摄像头等设备采集人体的运动信息，然后利用图像处理和特征提取等技术来识别和分析人体的动作。
传统方法一般使用手工设计的特征和分类器来实现人体动作的识别和行为分析，这些特征包括轮廓特征、颜色特征、运动特征等。
但传统方法往往需要大量的人工操作和专业知识，而且对光照、背景干扰等因素比较敏感，导致其在实际应用中存在一定的局限性。
1.2深度学习方法近年来，随着深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析进入了一个新的阶段。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型来实现对人体动作的高效识别和行为分析。
深度学习方法通常基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等技术，通过端到端的学习来提取和学习人体动作的特征，从而实现对人体动作的自动识别和行为分析。
深度学习方法不仅能够有效地解决传统方法的局限性，而且在大规模数据集上取得了令人瞩目的性能。
二、应用场景2.1智能监控人体动作识别和行为分析技术在智能监控领域有着重要的应用。
通过识别和分析监控视频中的人体动作，可以实现对异常行为的自动检测和预警，例如盗窃、打架、火灾等。
此外，还可以实现对人群行为的统计分析，如人流量统计、人员活动轨迹分析等，为城市管理和安全防范提供有力支持。
2.2健康管理人体动作识别和行为分析技术在健康管理领域也有着广泛的应用。
通过识别和分析人体动作，可以实现对睡眠、运动、饮食等健康行为的监测和评估，为个人健康管理提供定量化的数据支持。
基于人体运动动作的行为识别技术研究与应用
基于人体运动动作的行为识别技术研究与应用行为识别技术是一种通过对人体运动动作进行分析和识别，来获取个体行为信息的技术。
它在计算机视觉、机器学习和模式识别等领域得到了广泛应用。
本文将介绍基于人体运动动作的行为识别技术的研究与应用，并探讨其在各个领域的潜在应用。
首先，了解人体运动动作的行为识别技术是如何工作的是十分重要的。
行为识别技术利用深度学习、机器学习和计算机视觉等技术，对人体的动作进行数据采集和分析，并利用模式识别算法来判断不同的运动动作。
这种技术可以通过传感器捕捉到人体的动作信息，然后进行数据处理和分析，最终可以对人体的运动动作进行识别和分类。
基于人体运动动作的行为识别技术在各个领域具有广泛的应用。
首先，在运动监测和健康管理方面，可以利用该技术来监测个人的运动状态、姿势和运动强度，从而为个人的健康管理提供支持。
其次，在安全监控和警报系统方面，通过对人体运动动作进行识别和分析，可以发现和预警不寻常的行为和活动，提高安全性和警戒性。
再次，在虚拟现实和游戏领域，该技术可以被用于实时动作捕捉、角色控制和游戏交互等方面。
另外，在智能家居、智能交通等领域，行为识别技术也有着广泛的应用前景。
在行为识别技术的研究中，有一些关键的问题需要解决。
首先，如何准确地捕捉和分析人体的运动动作是一个重要的难题。
准确地捕捉人体的动作信息需要使用高精度的传感器，并采用适当的数据处理和滤波算法。
其次，需要开发更加鲁棒的模式识别算法，以提高行为识别的准确率和实时性。
此外，隐私保护问题也需要被考虑进来，确保在行为识别的过程中个人隐私不被泄露。
尽管行为识别技术在各个领域有着广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战和限制。
首先，复杂背景环境和光照条件会对行为识别的准确性造成影响。
此外，行为识别技术的性能也会受到人体个体差异、年龄差异和身体状况等因素的影响。
因此，如何提高行为识别技术的鲁棒性和适应性是一个重要的问题。
基于人体运动动作的行为识别技术具有广阔的应用前景，并且在人们日常生活中的需求和关注度越来越高。
人体行为识别与分析技术研究
人体行为识别与分析技术研究随着科技的飞速发展，人体行为识别与分析技术越来越成为焦点。
那么，什么是人体行为识别与分析技术呢？人体行为识别与分析技术是指基于计算机视觉的技术，通过对人体运动轨迹、动作和姿态等特征进行感知、提取和识别，从而对人体行为进行分析的一种技术。
人体行为识别与分析技术主要包括两个方面：人体姿态估计和行为识别。
人体姿态估计是指通过图像、视频等信息进行人体姿态的模型建立、姿态参数的提取和人体姿态的重建。
其目的是为了获取精准的人体姿态信息，进而实现人机交互、身体医学分析、虚拟现实等方面的应用。
行为识别则是对人体在不同环境下的各种行为进行感知、提取和分类。
行为识别技术可以在监控领域、交通管理、异常行为检测等多个领域中发挥重要作用。
此外，其在健身、舞蹈等领域也有着不可替代的作用。
人体行为识别与分析技术已经应用到了多方面。
在安防领域中，可以通过人体行为分析的技术，提高监控系统效率、避免意外事故的发生。
在医疗领域中，可以通过人体姿态估计技术协助医生进行医学分析，提高诊疗的精准度。
在智能家居领域中，则可以通过识别家庭成员的姿态和动作，定位家庭成员，为家庭成员提供更好的服务。
然而，人体行为识别与分析技术在应用过程中，也存在一些限制因素。
在数据获取和样本标注方面，需要大量数据采集、标注和人工智能算法的训练，这需要消耗大量的人力、物力和时间成本。
此外，隐私保护问题也需要引起高度关注，如何保证人体行为信息的安全和隐私是技术开发者需要考虑的重要问题。
综上所述，人体行为识别与分析技术的发展趋势是极为明朗的，其应用前景也是十分广阔的。
同时，其在应用过程中，我们需要继续加强技术研究，注重隐私保护问题，这样才能更好地促进人体行为识别与分析技术的良性发展，为未来科技进步做出更大的贡献。
人体行为识别技术的原理与应用
人体行为识别技术的原理与应用随着科学技术的不断发展，人们的生活方式和工作环境也在发生改变，同时也让一些新型技术逐渐兴起并应用于我们的生活中。
其中，人体行为识别技术就成为了当代科技领域中备受瞩目的一项技术成果。
它可以通过智能算法和人体行为生物特征进行识别和监测，从而达到更加智能化、便捷化的目的。
本文将从原理和应用两个方面进行介绍。
一、人体行为识别技术的原理人体行为识别技术的核心在于从视频数据或者传感器数据中提取出人体行为的生物特征，再通过模式识别等技术进行处理和比对，最终实现人体的识别和监测。
在具体实现上，人体行为生物特征主要包括了姿态、动作、面部表情等。
其中，姿态指人体的几何形状和空间位置，动作指人体在不同时间下运动的状态变化，面部表情则反映了人体的情绪和心理状态。
基于这些生物特征，目前人体行为识别技术主要采用了机器学习和深度学习等技术。
首先，利用传感器或者高清摄像头采集到的数据来进行训练，将数据进行转化和筛选，构建出一个较小的数据集。
接着，根据这些数据进行特征提取，在通过特征分类的方法来实现人体行为模式的识别。
最后再应用到实际的工作场景中，对人体进行检测和识别。
二、人体行为识别技术的应用人体行为识别技术已经在许多领域得到了广泛的应用，其主要应用领域包括了安防、健康等。
1. 安防在安防方面，人体行为识别技术被用于室内视频监控系统、智能交通系统等方面。
智能监控系统利用视频数据可追踪人员，通过跟踪记录来分析场所中人员的行为习惯和行为模式，从而预测出异常行为。
智能交通系统通过识别司机的面部表情和身体姿态，以预测出其驾驶行为和驾驶状态。
2. 健康人体行为识别技术在健康领域中的应用也在不断增多。
医疗方面，这项技术可以帮助医生进行跟踪，监测患者的康复情况，并提供针对性的康复方案。
在体育场馆中，人体行为识别技术帮助体育教练通过运动员的姿态和动作来评估运动能力、提高训练质量和准确性。
除此之外，人体行为识别技术可以在零售行业中帮助零售商更好地了解顾客的消费行为；在智能家具领域中，它还可以通过识别人体姿势，来提供更加人性化的家居智能化方案。
基于人体运动轨迹的行为识别技术
基于人体运动轨迹的行为识别技术随着人工智能技术的日益成熟，人体运动轨迹的研究已经越来越受到关注。
基于人体运动轨迹的行为识别技术是一项能够对人类行为进行自动化识别的技术。
它可以对各种行为进行分类和识别，如体育运动、犯罪行为、普通日常行为等。
这项技术不仅具有广泛的应用价值，而且可以填补人类判断力的不足。
一、人体运动轨迹的获取方法人体运动轨迹的获取方法有很多种，比如视觉方法、惯性传感器方法、声音方法等。
其中，视觉方法是最常用的一种方法。
它可以通过摄像头捕捉人体运动轨迹，采集到的数据可以用来识别不同行为。
惯性传感器方法利用传感器测量人体运动的加速度和重力，来获取人体运动轨迹。
声音方法则可以通过分析人体在行为时发出的声音来识别不同的行为。
二、人体运动轨迹的特征提取方法在获取到人体运动轨迹之后，需要对数据进行处理，以便用于行为识别。
这个处理过程主要包括特征提取和分类器训练两个阶段。
特征提取是将人体运动轨迹中的有用信息提取出来，而舍去那些无用的信息。
常用的特征提取算法包括PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、SVM（支持向量机）等。
三、人体行为分类的算法人体行为分类的算法主要包括决策树算法、KNN（最近邻居算法）、SVM算法等。
决策树算法是基于树形结构的分类方法，它可以将数据进行分类并生成一棵树，用于分类预测。
KNN算法是通过比较新数据与历史数据的相似度来判定其所属类别。
SVM算法采用超平面来进行分类，它可以有效地解决非线性可分问题。
四、人体运动轨迹在不同领域的应用基于人体运动轨迹的行为识别技术可以应用于各个领域，如体育运动、智能家居、犯罪预防等。
在体育运动领域中，这项技术可以用于运动员的行为监测和分析，帮助教练针对个人情况进行纠正；在智能家居领域中，这项技术可以实现对家庭成员的行为识别和自动化控制；在犯罪预防领域中，这项技术可以用于监控路面上的行为，以便及时发现可疑人物和行为。
五、人体运动轨迹技术的发展前景在未来，基于人体运动轨迹的行为识别技术将有更广泛的应用场景和更多的研究方向。
人体行为识别介绍
人体行为识别介绍人体行为识别是指通过分析和识别人体的动作、姿态和行为，实现对个体身份、行为意图和心理状态的判断与识别。
它是一种基于人体动作特征的生物识别技术，可以应用于人机交互、智能安防、健康监控等领域。
本文将介绍人体行为识别的原理、方法和应用。
一、人体行为识别的原理人体行为识别的基本原理是通过分析和提取人体的动作、姿态和行为特征，利用数学模型和机器学习算法进行模式匹配和分类识别。
其基本步骤包括：数据采集、特征提取、模式识别和分类。
具体来说，数据采集可以通过传感器、摄像头等设备获取，然后通过图像处理和计算机视觉技术分析和提取人体的动作特征，如人体的关节点位置、运动轨迹等；接下来，通过机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，建立模型。
最后，将实时获取的数据与建立的模型进行匹配和比对，判断和识别人体的行为。
二、人体行为识别的方法1.传感器技术：包括惯性传感器、压力传感器、心率传感器等，可以实时监测和记录人体的动作、姿态和生理信号。
2.图像处理和计算机视觉技术：通过图像分析和处理，提取人体的动作特征，如人体关节点的位置、运动轨迹等。
常用的技术包括背景差分、轮廓检测、模板匹配等。
3.机器学习和深度学习：通过对训练数据进行学习和训练，建立人体行为识别的模型。
常用的算法包括支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
三、人体行为识别的应用1.智能安防：通过人体行为识别技术，可以实现对可疑行为的检测和警报。
例如，通过监控摄像头对人体行为进行分析，识别不寻常的行为模式，如盗窃、骚扰等，及时报警。
2.人机交互：人体行为识别可以实现无触控的人机交互方式，提供更加自然和智能的交互体验。
例如，通过对手势的识别，实现手势控制电视、智能家居等设备的操作。
3.健康监控：通过人体行为识别技术，可以对老人、儿童等特殊人群进行健康监护。
例如，通过分析人体的姿态和活动轨迹，判断老人是否跌倒，及时预警和救援。
4.人员管理：人体行为识别可以实现对人员身份和行为的管理。
人体运动分析与行为识别技术研究
人体运动分析与行为识别技术研究人体运动分析与行为识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过对人类运动的识别与分析，实现智能计算机系统对人类行为的理解与预测。
这项技术具有广泛的应用前景，包括智能监控、运动仿真、虚拟现实、健康监测、人机交互等领域。
本文将探讨该技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
首先，人体运动分析与行为识别技术主要包括人体姿态估计、动作识别和运动行为分析。
人体姿态估计是指通过计算机视觉技术实时估计人体的姿势，包括关节的位置和角度等信息。
动作识别是指识别人体所表现的具体动作，如走路、跑步、举重等。
而运动行为分析则进一步分析人体动作中的语义信息，如行人的行进方向、行为目的等。
这三个方面的研究相互关联，共同构成了人体运动分析与行为识别技术的核心内容。
当前，人体运动分析与行为识别技术已取得了一系列重要的研究成果。
主流方法包括基于传感器的方法和基于图像的方法。
基于传感器的方法通常使用加速度计、陀螺仪等传感器设备对人体进行数据采集和处理，这些传感器可以实时获取人体的姿势和动作信息。
而基于图像的方法则利用计算机视觉技术对人体图像进行处理和分析，从而实现对人体姿态和动作的识别。
近年来，深度学习技术的兴起使得人体运动分析与行为识别技术得到了极大的提升，取得了令人瞩目的研究成果。
然而，人体运动分析与行为识别技术仍然面临一些挑战。
首先，传感器设备的大规模部署和使用依然困难和昂贵，限制了技术的普及和应用范围。
其次，现有的算法往往对光照条件敏感，难以在不同的环境下实现稳定的姿态和动作识别。
此外，由于人体运动具有复杂性和多样性，如何对不同人体的运动行为进行有效的建模和区分也是一个重要的挑战。
为了克服这些挑战，人体运动分析与行为识别技术仍然有许多研究方向值得深入探索。
首先，需要进一步研究和改进算法，提高人体姿态和动作识别的准确性和鲁棒性。
其次，可以结合多模态传感器数据，如深度图像、红外图像等，来提高识别的性能和稳定性。
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(a) 原视频帧
(b) 对应帧样本提取图
讲师；欧阳宁，副教授、博士研究生 收稿日期：2009-11-15 E-mail：hxf19840116@
图1
样本视频帧
—193—
此时需要求解 C x 的特征值和特征向量，由于 C x 是一个
N × N 的大矩阵，由奇异值分解定理可知，该问题可转化为
* * fi, j = sgn ∑ αk ,i , j yk ,i , j K ( x, xk ,i , j ) + bi , j k =1
(
l
)
k = 1,2,L, ni + n j
(16)
图2
PCA 特征提取结果界面
* * 其中， 若 fi , j = 1 ， αk ,i , j , bi , j , k = 1, 2,L , ni + n j 是最优化问题的解。
2 2
可计算出每隔 5 帧的位移
S K = ( X K +5 − X K ) 2 + (YK +5 − YK ) 2
(11)
求解式 (4)的矩阵 R 的特征值 λi 及相应的正交归一化特征向 量 vi ， R 是 M × M 维矩阵。
R= 1 X 0T X 0 M
(4)
因为帧率为 15 f/s，所以每 5 帧的时间间隔 T 为 5/15= 1/3 s，此时的速度为
VK = S K / T = 3S K
(12)
C x 与 R 具有相同的正特征值 λ i ， C x 的正交归一化特征
向量 ui 为
ui = 1
假设人的运动都是匀速的，可以求出人的平均速度 V 来 代替人的运动速度，即
V =
λi
X 0 vi , i = 1, 2, ⋅ ⋅⋅, M
(5)
[ n / 5 ] K = K +5
1.2.2
基于轮廓质心的运动速度特征提取 本节主要介绍如何用图像矩 [5] 求解运动目标的质心，并 利用它作为目标坐标中心，算出各质心的位移，从而计算出 人体运动速度并得到运动速度特征。 图像矩的定义如下：
M x _ order , y _ order = ∑ [ I ( x, y) x x _ order y y _ order ]
(14)
将 ui 降序排列，并将对应的前 K 个正交归一化特征向量 组合成变换矩阵 U。 U = [u1 , u2 , ⋅⋅⋅, uK ]N ×K , K ≤ M
2
(6)
主分量表达式如下：
y = U T ( x − mx )
'
(7)
根据式 (7) 可以得到任意一幅人体行为动作图像 x 的主 分量表示，即 y ' = U T ( x ' − m x ) ，它是 K 维列向量，由于在一 般情况下， K ≤ M < N ，因此人体行为动作图像的有效维数
1
K ≤n
∑ VK
(13)
其中， n 为人体行为动作帧数； [ n / 5] 为帧数除以 5 取整；VK 为每 5 帧中第 K 帧的速度。取 50 个平均运动速度值作为一 个运动速度特征行向量，从而求得运动速度特征 f 。 1.2.3 运动速度特征与外形 PCA 特征相结合 将 50 维运动速度特征 f 与 PCA 提取的 150 维外 机 工 程 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2010)05—0193—03 文献标识码：A
2010 年 3 月 March 2010
中图分类号：TN911.73
·人工智能及识别技术·
基于运动与外形特征的人体行为识别
黄先锋，张 彤，莫建文，袁 华，欧阳宁
(桂林电子科技大学信息与通信学院，桂林 541004) 摘 要：多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征，存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小 后的主分量分析外形特征相结合，采用支持向量机从 8 个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走 7 种人体行为进行识别，结果证明走与 跑的识别率得到很大提高。 关键词：行为识别；计算机视觉；支持向量机；主分量分析
x, y
则第 i 类得一票，若 fi , j = −1 ，则第 j 类得一票。令 vote(i ) 累 计第 i 类所得票数，在理想 (分类完全正确 )的情况下，假设未 知样本 x 本身属于第 i 类，则应该有 vote(i ) = N − 1 票。但事实 上，由于噪声及各种不确定因素的存在，因此不存在理想的 分类器可以对所有未知样本进行正确分类。但从概率角度而 言，得票越多的类，是未知样本 x 正确所属类的可能性越大。 因此，取得票数最大的类别为未知样本 x 所属的类别，即
2
为图像的均值向量 m x 和协方差矩阵 C x 分别为
1 M ∑ xi M i=1 1 M Cx = ∑ ( xi − m x ) M i =1 mx =
(1) (2)
将 X 零均值化后可得：
Cx = 1 X 0 X 0T M
(3)
基金项目：广西科技厅基金资助项目(桂科能 063006-5G-4, 桂科基 0731020) 作者简介：黄先锋(1984－)， 男，硕士研究生，主研方向： 图像处理； 张 彤， 讲师、 硕士研究生； 莫建文， 副教授、 博士研究生； 袁 华，
2
y ' 相结合，构成一个合成特征向量 Q ，即 Q = ( f , y ')
极大降低，可将 y ' 作为人的行为动作图像 x ' 的特征来进行下 一步识别工作。此时，由 y 重建出的 x 只是 x 的一个近似。
'
' ∧
分类识别 将 50 维运动速度特征与 PCA 提取的 150 维外形特征相 结合，得到一个合成特征向量 Q 后，用 SVM 来分类识别。 1.3 本文采用近线性核函数的支持向量机 [3]进行分类。 采用“一对一”方法，需要在每 2 个类别之间构造两类分 类器。 假设对 N 个类别进行分类， 则需要构造 N × ( N − 1) / 2 个 分类器，训练每个分类器所用的训练样本由相应的两类训练 样本构成，组合这些两类分类器并使用投票法，得票最多的 类为未知样本所属的类。对第 i 类和第 j 类构成的分类器，假 设 ni , n j 分别表示第 i 类和第 j 类的训练样本总数，则以第 i 类 为正类，第 j 类为负类的训练样本构成的训练集可表示为
Human Behavior Recognition Based on Characteristics of Movement and Shape
HUANG Xian-feng, ZHANG Tong, MO Jian-wen, YUAN Hua, OUYANG Ning
(Information & Communication College, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004) 【Abstract】Most of the existing characteristic extraction methods just use simple shape characteristics and exist problem of low walking and running recognition rate. This paper combines the velocity characteristics of movement and the Principal Component Analysis(PCA) shape characteristics obtained after more accurate segmentation and unifying the size of images. It uses Support Vector Machine(SVM) to recognize seven kinds of human behaviors including running, squat, standing, bending, waving, directing and walking from eight directions. Experimental results show that walking and running get higher recognition rate. 【Key words】behavior recognition; computer vision; Support Vector Machine(SVM); Principal Component Analysis(PCA)
s = arg max ( vote(i ) )
i i =1,2,L, N
(8)
其中， I ( x, y ) 表示像素点 ( x, y ) 的像素值；x_order 是 x 次矩， y_order 是 y 次矩。 用零阶矩表示二值图像区域的面积 S，即 S = M 0,0 = ∑ [ I ( x, y )]
x, y
(
)
(17)
(9)
则运动目标的质心位置为
⎧ ⎪x = ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪y = ⎪ ⎩ M1,0 M 0,0 M 0,1 M 0,0 = =
x, y
特征提取 分别从每个较精确的分割后样本视频中提取样本，每个 行为样本从 8 个方向 (每 45º 为一个方向 )提取， 每个方向提取 动作姿态较连贯的 6 张像素相同的样本，包括跑、蹲、站、 弯腰、招手、指和走 7 个动作，共 336 张样本图片。用主分 量分析 (Principal Component Analysis, PCA)对其进行特征提 取，作为 SVM 的分类特征向量。 1.2.1 基于 PCA 的人体行为样本图像外形特征提取 PCA 具有简单有效等优点，是应用较广泛的人体行为特 征提取方法，目前已成为基准测试算法 [2]。假设有 M 幅大小 为 N × N 的人体行为样本图像，将每幅图像按列相连构成一 1.2 个 N 2 维的列向量 xi , i = 1, 2, ⋅⋅⋅, M ，并组成 N 2 × M 的矩阵 X， 记为 X = [ x1; x2 ;L; xM ]N ×M ，由式 (1) 和式 (2) 估计出的人体行