人体行为识别概述
基于DTW的人体行为模式识别算法
基于DTW的人体行为模式识别算法随着科技的不断发展，人类对于模式识别算法的研究越来越深入，其中，基于DTW的人体行为模式识别算法备受关注。
DTW(Dynamic Time Warping)是指动态时间规整，是一种常用于时间序列比对的算法。
其主要原理是通过对两个时间序列的对齐过程进行优化，找到最小化距离的对齐方案。
在人体行为模式识别领域中，DTW算法可以用来识别不同的人体动作，并进行分类。
本文将详细介绍基于DTW的人体行为模式识别算法的原理及其应用。
1. 数据采集数据采集是整个算法的第一步，也是最为重要的一步。
采集的数据必须包含多种不同类型的动作，并且需要对这些动作进行标记和分类。
通常，采集数据的设备包括摄像机和传感器，摄像机用于记录人体动作的视频，而传感器则可以采集人体动作的各种数据，如加速度、角速度等。
2. 特征提取特征提取是将原始数据转化为可用于分类的实数向量的过程。
在本算法中，采取的特征是人体动作中的一些关键点坐标。
例如，对于跑步这项动作，我们可以提取的特征包括腿部和臂部的摆动幅度，身体前后运动距离等。
提取的特征需要满足以下几个要求：区分度高、特征维数低、鲁棒性强、描述性好等。
3. 动作分类动作分类是整个算法的核心，通过对不同的特征进行比对和分类，得到人体动作的识别结果。
在基于DTW的算法中，分类过程分为两个步骤。
首先，对于每个待分类的样本，计算它与数据集中每个类别的距离，然后选取最小距离的类别作为分类结果。
其次，对于同一类别中的所有样本，进行DTW距离计算，然后得到一个代表该类别的参考序列。
当新的样本进来时，通过计算该样本与参考序列的DTW距离，判断其属于哪个类别。
基于DTW的人体行为模式识别算法在很多领域得到了广泛应用。
例如，可以用于智能家居，通过监测居民的动作，自动控制门、窗、灯等设备；也可以用于医疗领域，监测患者的身体运动情况，并根据运动情况来制定康复计划。
在使用DTW算法进行人体行为模式分类时，需要注意以下几点：1. 数据准备：数据采集应当充分，并且应当包含各种不同种类的动作；特征提取的方法应当适用于所采集的数据。
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术
可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术随着科技的不断发展，可穿戴设备逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从智能手表到智能眼镜，这些设备通过感知人体动作和分析行为，为人们提供了更多的便利和信息。
人体动作识别是可穿戴设备中的关键技术。
通过搭载传感器和算法，这些设备能够准确地识别和分析人体的动作，例如步行、跑步、坐立等，并实时反馈给用户。
这项技术的实现离不开传感器的精确测量和算法的高效处理。
通常，加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器被用于感知人体动作，然后通过机器学习算法对数据进行处理和分析，从而实现对动作的识别和分析。
人体动作识别技术的应用非常广泛。
最常见的应用是健身追踪。
可穿戴设备可以识别用户的运动类型和强度，并据此提供个性化的健身建议。
此外，人体动作识别还可以帮助改善体态和姿势。
许多办公人士长时间保持不良的坐姿，这可能导致腰椎和颈椎的问题。
通过可穿戴设备的行为分析，设备可以提醒用户调整姿势，减少不良的习惯。
除了人体动作识别，行为分析也是可穿戴设备中的重要技术。
通过识别和分析人体的行为模式，设备可以推测用户的情绪、健康和日常习惯等信息。
例如，设备可以分析用户的睡眠习惯，并根据睡眠质量提供相应的建议。
此外，行为分析还可以用于安全和监护目的。
例如，一些可穿戴设备能够检测用户的跌倒，并自动向紧急联系人发送求助信息。
然而，人体动作识别和行为分析技术在可穿戴设备中也面临一些挑战。
首先，准确性是一个重要的问题。
由于人体动作的多样性和复杂性，设备需要具备较高的准确性来满足用户的需求。
此外，能耗也是一个令人关注的问题。
持续的数据采集、分析和传输将消耗大量的电能，这对于电池续航能力提出了更高的要求。
然而，随着技术的不断进步，这些问题正在逐渐得到解决。
新型传感器的出现使得人体动作的测量更加准确和可靠。
同时，机器学习和深度学习等算法的发展也使得行为分析更加准确和智能化。
此外，对于能耗的问题，一些新兴的技术如能量收集和低功耗芯片的应用有望缓解这一问题。
基于DTW的人体行为模式识别算法
基于DTW的人体行为模式识别算法基于DTW的人体行为模式识别算法人体行为模式识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向，可以应用于行为分析、智能监控、医疗诊断等众多领域。
动态时间规整（DTW）是一种常用的用于处理时间序列数据的算法，在人体行为模式识别中具有重要的应用价值。
DTW算法是一种非线性、非参数化的计算方法，可以用于比较两个时间序列之间的相似度。
它的核心思想是通过对两个时间序列进行动态规划，找到它们之间最优的对应关系，然后计算对应点之间的距离。
在人体行为模式识别中，DTW算法可以用于比较不同人体行为之间的相似度，从而实现行为的分类和识别。
DTW算法的关键步骤包括：建立距离矩阵、计算累积距离和寻找最佳路径。
需要根据某种度量方式（如欧氏距离、曼哈顿距离等）计算出两个时间序列之间的距离并建立一个距离矩阵。
然后，通过动态规划的方式，计算出所有可能的路径，并求得每条路径上对应点的距离之和，最后选择累积距离最小的路径作为最佳路径。
在人体行为模式识别中，通常使用加速度传感器或视频摄像头等传感器采集人体行为数据。
对于加速度传感器采集的数据，可以直接使用DTW算法进行模式识别；对于视频数据，需要通过关节点检测算法提取人体姿态特征，然后再使用DTW算法进行模式识别。
基于DTW的人体行为模式识别算法的优点在于能够处理时间序列数据中的时间偏移和尺度变化等问题，适用于不同人体行为之间的相似性比较。
DTW算法也存在一些问题，例如计算复杂度高、对数据长度敏感等。
在实际应用中需要对算法进行优化，并结合其他算法进行综合分析，以提高模式识别的准确性和效率。
人体姿态识别技术综述
人体姿态识别技术综述1.引言人体姿态识别技术作为计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，已经取得了显著的进展。
该技术能够利用计算机对人体的姿态和动作进行准确识别和分析，为人机交互、虚拟现实、智能监控等领域提供了重要支持。
本文将对人体姿态识别技术的基本原理、现有方法以及应用领域进行综述，旨在系统地介绍该领域的进展和展望。
2.人体姿态识别技术的基本原理2.1 图像采集与预处理在人体姿态识别技术中，首先需要通过图像传感器或深度摄像头采集人体图像或视频。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、人体分割等，以便更好地提取人体姿态信息。
2.2 特征提取与表示特征提取与表示是人体姿态识别中的核心步骤。
常用的特征包括人体关节点位置、骨架结构、人体形状等。
在二维图像中，可以通过检测人体关键点或者骨架来提取姿态特征；在三维场景中，可以通过深度信息进行姿态估计。
2.3 姿态分类与识别基于提取到的姿态特征，可以通过机器学习算法或深度学习模型来实现人体姿态的分类与识别。
常见的方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。
这些方法能够对人体的姿态进行准确分类和识别，为后续的应用提供关键信息。
3.现有的人体姿态识别方法3.1 基于传统计算机视觉的方法传统的计算机视觉方法主要包括模板匹配、卡尔曼滤波、矩形拟合等。
这些方法在处理简单场景和静态图像时具有一定的效果，但在复杂场景和动态环境下表现不佳。
3.2 基于深度学习的方法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的人体姿态识别方法逐渐成为主流。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等在人体姿态识别领域表现出色。
这些模型能够从大量图像或视频数据中学习人体姿态的特征，并实现高效准确的姿态估计与识别。
4.人体姿态识别技术的应用领域4.1 人机交互人体姿态识别技术可以为人机交互提供更加自然和智能的方式。
人体行为识别的生物特征提取及跨模态匹配技术研究
人体行为识别的生物特征提取及跨模态匹配技术研究随着科技的不断发展，人体行为识别技术的研究也越来越成熟。
在人体行为识别中，生物特征的提取和跨模态匹配技术是其中的两个重要方面。
本文将分别对生物特征提取和跨模态匹配技术进行探讨。
一、生物特征提取生物特征是指人体内外可以通过感官获取的具有个体独特性的特征，如指纹、虹膜、面部特征、声纹等。
采集和提取这些生物特征，可以用于个体身份识别、犯罪取证、会议签到等领域。
生物特征提取需要从生物特征数据中获取特征，并将其用于后续的识别和匹配。
常见的特征提取方法包括基于边缘、基于纹理、基于几何形状等。
其中，基于纹理的特征提取方法是应用最广泛的一种方法，如指纹识别、人脸识别等。
这种方法的主要原理是将生物表面缺陷、血管和纹理等信息提取出来，形成可以量化和比较的特征数据，并用于后续的识别。
另外，生物特征提取的过程也需要考虑数据的安全性和隐私保护。
因为生物特征是个体独特的、不易被篡改的信息，一旦泄露将给个人带来无法估量的损失。
因此，在提取生物特征的过程中，需要加强对数据的保护，如采用加密技术、访问控制技术等。
二、跨模态匹配技术跨模态匹配技术是指将不同的生物特征数据进行匹配和比对。
不同的生物特征数据之间，可能存在着差异，如指纹与人脸、声纹与面部特征等。
跨模态匹配技术的主要目的是解决不同生物特征数据之间的距离不同、结构不同等问题，以实现更准确的识别和匹配。
跨模态匹配技术的方法通常包括三个步骤：特征提取、特征融合和分类器构建。
首先，对不同生物特征数据进行特征提取，以得到相应的特征向量。
然后，对不同特征向量进行融合，以产生一个新的跨模态特征向量。
最后，通过建立一个分类器来对不同的生物特征数据进行匹配和识别。
跨模态匹配技术的应用领域非常广泛。
例如，在安防领域，跨模态匹配技术可以用于实现多维度的身份认证；在医疗领域，跨模态匹配技术可以用于检测和诊断疾病等。
不过，跨模态匹配技术也存在一些挑战，如特征提取的准确性、特征融合的适用性、分类器的效率和精度等。
安防监控系统中的行为识别技术教程
安防监控系统中的行为识别技术教程随着科技的快速发展，安防监控系统的应用范围正在不断扩大。
为了提高安防监控的效果和准确性，行为识别技术逐渐成为安防监控系统中的重要组成部分。
本文将介绍安防监控系统中常见的行为识别技术，并提供相应的教程，帮助读者更好地了解和应用这些技术。
一、行为识别技术概述行为识别技术是指通过分析目标在监控画面中的行为特征，来对目标进行自动识别的一种技术。
主要应用于安防监控系统中，用于发现和预警异常行为，提高对安全事件的监控能力。
常见的行为识别技术包括人员身份识别、人脸识别、动作识别和行为分析等。
二、人员身份识别技术人员身份识别技术是指通过对目标个体的身份信息进行识别和验证，来实现对目标的精准定位和追踪。
其中最常见的技术是基于人体特征的识别，包括指纹识别、虹膜识别、掌纹识别等。
教程一：指纹识别技术指纹识别技术是一种基于人体指纹的生物特征识别技术，具有唯一性和不易伪造的特点。
它可以通过采集和比对目标个体指纹信息，快速准确地进行身份验证。
步骤一：采集指纹信息在安防监控系统中，我们可以通过指纹传感器或指纹采集仪等设备，将目标个体的指纹信息转化为数字化数据。
通常，采集过程包括让目标个体按压指纹传感器，采集指纹图像，并将之转为数字特征。
步骤二：建立指纹库将采集得到的指纹信息存储到系统的指纹库中，建立一个数据库。
在建立指纹库时，需要对采集的指纹图像进行预处理和特征提取，以提高识别准确性。
步骤三：识别与验证在目标个体需要身份验证时，系统将通过指纹传感器采集目标指纹信息，并与指纹库中的数据进行比对。
根据比对结果，系统可以判断目标个体的身份是否合法。
教程二：人脸识别技术人脸识别技术是一种基于目标个体脸部特征的识别技术。
它通过对目标个体的脸部特征进行采集和比对，实现对目标身份的快速认证。
步骤一：采集人脸信息在安防监控系统中，我们可以使用摄像头等设备对目标个体的脸部进行采集。
采集过程中，应保证目标个体的脸部在摄像头的视野范围内，采集清晰的人脸图像。
人体动作识别与行为分析算法综述研究
人体动作识别与行为分析算法综述研究人体动作识别与行为分析是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，其旨在自动识别和理解人体的动作与行为。
这一领域的研究具有广泛的应用前景，如人机交互、智能监控、虚拟现实等。
本文将综述人体动作识别与行为分析算法的研究进展、挑战与应用。
一、引言随着计算机视觉和机器学习的快速发展，人体动作识别与行为分析研究得到了广泛关注。
人体动作识别旨在从视频序列或者传感器输入中提取关键的身体动作信息，而行为分析则是对这些动作的语义解释和分类。
这两者相互依赖，共同构成了人类行为理解的重要内容。
二、人体动作识别算法研究人体动作识别算法的研究主要包括以下几个方面：1. 视频特征提取视频特征提取是人体动作识别的关键步骤，常用的特征包括外观特征、运动特征和空间-时域特征。
外观特征基于人体的外观特点，如颜色、纹理等进行描述；运动特征则是基于人体运动的模式进行描述；空间-时域特征一般使用视频序列进行描述，并结合了前两者的信息。
常用的视频特征提取算法有HOG、HOF、MBH等。
2. 动作表示与建模动作表示与建模是将视频序列映射到一个低维的向量空间中，常用的方法包括基于距离度量的方法（如DTW、OT、LCS等）、基于状态模型的方法（如HMM、CRF等）和基于深度学习的方法。
其中，深度学习方法凭借其强大的特征学习和表示能力，在人体动作识别中取得了很大的成功。
3. 动作识别与分类动作识别与分类是对动作进行分类或者识别的过程，常用的方法包括支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）和深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
这些方法能够通过学习训练数据集中的动作模式，从而对新的测试数据进行分类或者识别。
三、人体行为分析算法研究人体行为分析算法研究是对人体动作进行进一步的语义解释和分类，其目标是理解人类的行为动机和意图。
人体行为分析算法的研究主要包括以下几个方面：1. 行为表示与建模行为表示与建模是将人体动作映射到一个高级的语义空间中，以实现更细粒度的行为分析和理解。
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目标检测——光流法
基于光流法的运动检测，是利用运动物体随时间变化在图像中表现的 光流特性，通过计算位移向量光流场来提取运动目标。
光流是空间运动物体在观测成像面上对应像素运动的瞬时速度，是空 间物体可见点的三维速度矢量在成像平面上的投影，它携带了丰富的 运动和结构信息。
优点： 即使在摄像机运动的情况下也能检测出独立的运动目标。 缺点： 由于噪声、多光源、阴影和遮挡等原因，计算出的光流场分布并不十
而在实际中，运动序列中相邻序列在时间和空间上有高度的相关性。
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。
征与在训练阶段预先存储的动作行为模板进 行相似度比较，在比较数据可以有轻微变化 下识别人体行为。
•M H V •(Motion History Volumes)
基于模板匹配的方法之DTW
DTW（dynamic time warping）——动态时间规整 DTW是一种时变数据序列匹配方法 DTW 优点：概念简单、算法鲁棒，能够对图像序列进行分类。 DTW缺点：算法计算量较大，缺乏考虑相邻时序之间的动态特性，
可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代 表典型行为的参考序列进行匹配.
行为理解的关键问题是如何从学习样本中获取参考行为序列, 并且学习 和匹配的行为序列能够处理在相似的运动模式类别中空间和时间尺度上 轻微的特征变化.
行为识别方法
基于模板匹配的方法
首先将图像序列转换成一组静态形状模式 然后在识别过程中用输入图像序列提取的特
常用数据库
顶级会议
ICCV(IEEE International Conference On Computer Vision) ICPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition) ECCV(European Conference on Computer Vision) IJCV(International 30umal of Computer Vision) PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence) IEEE International Workshop Performance Evaluation of
基于语义的描述方法
用一种形式化的语法格式：主语（人）、谓语（人的动作）、宾语（ 实物），将场景中人的活动情况用填空的形式填入语法格式中，产生 对场景的自然语言描述。
基于语义描述的方法是对在一段持续时间内场景内容的分析过程
目前还处于对场景中人体行为的简单语义解释
对复杂场景中人体复杂行为有效的充分的语义描述还有相当艰巨的工 作要做
行为的分层模型
常用的概念 pose、actions、activities action/motor primitives Human action recognition Motion analysis Action detection Automatic Target Recognition Behavior understanding visual analysis
分可靠和准确。 多数光流法计算复杂、耗时，在实际的系统中没有特殊的硬件支持时
，很难实现实时检测。
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。
运动分割（Motion Segmentation） 人体建模 遮挡问题 多摄像机的使用 运动特征选择与表达 行为识别 高层行为与场景理解 性能评估
行为识别难点
行为识别的热点
音频与视觉相结合的多模态接口 行为理解与生物特征识别相结合 人的运动分析向行为理解与描述高层处理的转变
目录
运动目标检测
对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步 运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。
•参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究.nh
•
运动目标跟踪算法研究综述.pdf目标检测—— Nhomakorabea间差分法
在连续的图像序列中两幅或三幅相邻帧之间采用基于像素的时间差分 ，并对差分结果进行阈值化处理以提取图像中的前景运动区域。
记忆功能； 时变序列的前述值被用来预测下一个值。由于大量数据集成为可能，
时延神经网络的重点就可以放在时分信息的表达 这样由此导出的神经网络模型适合应用于处理序列数据。
基于状态空间的方法——SVM
支持向量机(support vector machine，SVM )
优点： 能够较好地解决常见的非线性分类问题中的小样本、非线性、高维数
人体行为识别概述
行为识别现状
VSAM(Visual Surveillance and Monitoring) 1997 IVPL实验室(The Image and Video Processing Laboratory) AIRVL实验室(Artificial Intelligence，Robotics，and Vision Laboratory) LPAC实验室(Laboratory for Perception，Action and Cognition) KNIGHT系统 ISCAPs(Integrated Surveillance of Crowded Areas for Public Security) REASON(Robust Methods for Monitoring and Understanding People in
A survey on vision-based human action recognition Action Recognition in Videos from Motion Capture Labs to the
Web 监控视频中的人体异常行为检测研究 视频中的人体运动分析及其应用研究 自动目标识别与跟踪技术研究综述 运动目标跟踪算法研究综述
基于状态空间的方法——ANN
人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通 过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理，在分析时变数据 时具有很大的优势。
缺点：需要用大量的数据来训练网络
TDNN(time-delay neural network)——时延神经网络 是在多层前馈感知器神经网络模型中引入时延单元使得神经网络增加
行为识别前景
high-level video indexing and retrieval “smart” video surveillance systems
自动检测异常行为，辅助检索一个特定的事件。 The analysis of sport videos
帮助教练进行战略分析。识别不同的游泳风格。 Hand gesture recognition
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。
目标分类
•参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究
人体描述
•
•参考文献：Human Motion: Modeling and Recognition of Actions and Interactions
行为识别的流程
•
目标的运动特征，可以用于运动表述，是行为理解等高层部分的基础。 常见的运动表述方法有：运动轨迹、时空图表述和光流。
•参考文献：运动人体行为分析
•
视频中的人体运动分析及其应用研究
行为识别的流程
•。
6
•0 1 •0 2 •0 3 •0 4 •0 5
•目标检测 •目标分类 •目标跟踪 •特征提取 •行为理解
虚拟现实 Human-Computer Interaction (HCI) systems
kidsRoom、Smart room 、Facial action用于分析精神病病人的情感行为 。 robotics medical area 辅助诊断病人的运动问题。另一个是对老年人提供远程协助。
•参考文献：Action Recognition in Videos:from Motion Capture Labs to the Web
•►
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
•参考文献：运动目标跟踪算法研究综述
四种跟踪方法的比较
•。
运动目标的特征
•参考文献：自动目标识别与跟踪技术研究综述
运动表征
•。
行为识别
人的行为理解与描述是指对人的运动模式进行分析和识别, 并用自然语 言等加以描述.
和局部极小点等实际问题 可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题
两种方法比较
模板匹配方法的优点是计算复杂度低、操作和实现简单，但缺乏考虑 运动序列中相邻时序之间的动态特性，对于噪声和运动时间间隔的变 化相当敏感。
状态空间方法虽然能克服模板匹配的缺点，但通常涉及到复杂的迭代 运算，算法的步骤较为复杂，难以应用到实际工作中。
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。
基于状态空间的方法——HMM
•隐马尔可夫模型的基本结构
基于状态空间的方法——DBNs
动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks，DBNs) 由于HMMs不能有效处理三个或三个以上独立的过程，作为HMMs的 推广方法。