行为识别国内外现状
《2024年我国上市公司财务报告舞弊行为识别及其监管研究》范文
《我国上市公司财务报告舞弊行为识别及其监管研究》篇一一、引言随着中国资本市场的日益成熟，上市公司数量与日俱增。
然而，在这个庞大的市场环境中，财务报告舞弊行为屡见不鲜，这不仅破坏了市场公平竞争的秩序，还严重损害了投资者利益，对我国经济健康发展构成威胁。
因此，识别上市公司财务报告舞弊行为并加强其监管显得尤为重要。
本文旨在探讨我国上市公司财务报告舞弊行为的识别方法及其监管策略，以期为相关监管部门和投资者提供有益的参考。
二、我国上市公司财务报告舞弊行为的现状与危害我国上市公司财务报告舞弊行为主要表现在利润操纵、资产减值准备等方面。
这些舞弊行为往往具有较高的隐蔽性，难以被外界察觉。
一旦发生，将导致投资者决策失误、市场信心丧失、企业破产等严重后果。
因此，识别和防范财务报告舞弊行为对于保护投资者利益、维护市场秩序具有重要意义。
三、财务报告舞弊行为的识别方法（一）财务报表分析财务报表是识别财务报告舞弊行为的重要依据。
通过对资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表的分析，可以发现异常的会计处理、不合理的估值等方法。
如资产负债表中存货价值的异常变动、利润表中非经常性损益占比过大等，都可能揭示企业存在舞弊行为。
（二）审计意见审计是识别财务报告舞弊行为的重要手段。
审计师应独立、客观地对企业财务报表进行审查，并发表审计意见。
若审计意见中出现保留意见、无法表示意见等情况，可能意味着企业存在财务报告舞弊行为。
（三）数据挖掘与模型分析数据挖掘与模型分析是现代财务报告舞弊行为识别的有效方法。
通过数据挖掘技术，可以发现企业财务报表中的异常数据，如突然增加的营业收入、不合理的成本控制等。
同时，利用统计模型、机器学习等方法，可以对财务报表数据进行深入分析，发现潜在的舞弊行为。
四、监管策略与措施（一）加强法律法规建设完善相关法律法规是防范和打击财务报告舞弊行为的基础。
应加大对财务报告舞弊行为的处罚力度，提高违法成本，使企业不敢轻易触碰红线。
行为分析算法综述
2、实际应用发展：行为分析算法将进一步扩展其应用范围，如智能监控、 自动驾驶、医疗诊断等领域。例如，可以通过对驾驶员的行为进行分析，预测其 疲劳状态或注意力水平，从而协助自动驾驶系统做出相应的决策。
3、新兴技术的应用：新兴技术如忆阻器、神经网络等将被应用于行为分析 算法，以实现更高效和精确的分析。例如，忆阻器可以用于构建更复杂的神经网 络模型，提高行为分析的准确性；神经网络则可以处理更复杂、更抽象的行为特 征，提高分析的效率。
三、展望未来
随着技术的不断发展，基于视觉的人体行为识别算法将会越来越成熟。未来， 我们可以期待以下几个方面的进展：
1、跨域适应：目前的人体行为识别算法通常需要在特定的数据集上进行训 练，而实际应用中往往需要识别不同场景中的人体行为。因此，研究如何让算法 具备跨域适应能力将是未来的一个研究方向。
二、基于深度学习的人体行为识 别算法
1、三维卷积神经网络（3D-CNN）
3D-CNN是一种适用于处理视频数据的卷积神经网络。它通过对视频序列进行 三维卷积来提取时空特征，从而识别人体行为。3D-CNN的优点是能够处理时空信 息，适用于动态场景，但缺点是计算量大，需要大量的存储空间。
2、循环神经网络（RNN）和长 短期记忆网络（LSTM）
4、基于决策树的方法：决策树是一种常见的分类算法，通过将数据按照特 征进行分层来构建一棵树。决策树在处理具有多个特征的数据集时具有较好的性 能，且易于理解和解释。然而，决策树在处理连续型特征或处理不平衡类别时可 能存在不足。
4、基于决策树的方法：决策树 是一种常见的分类算法
1、算法优化：未来的行为分析算法将不断优化，以提高准确性和效率。例 如，可以通过融合多种算法来取长补短，提高整体性能。此外，强化学习等自我 学习算法也将被应用于行为分析，以进一步提高模型的自适应性和鲁棒性。
《2024年人体行为识别关键技术研究》范文
《人体行为识别关键技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，人体行为识别技术在许多领域中发挥着越来越重要的作用。
从智能安防、人机交互到医疗诊断、体育训练，人体行为识别的研究对于提升智能化水平具有重要意义。
本文将探讨人体行为识别技术的关键研究方向、相关技术及其发展现状，以期为该领域的进一步发展提供有益的参考。
二、人体行为识别的基本原理及方法人体行为识别主要通过传感器、图像处理和机器学习等技术手段，对人体的行为动作进行感知、理解和分类。
在基本原理方面，它首先利用各种传感器和设备捕获人体行为的相关数据，如图像、视频或骨骼关节运动数据等；然后，通过计算机视觉和模式识别技术对这些数据进行处理和分析，从而提取出有效的人体运动特征；最后，通过机器学习算法对这些特征进行学习和分类，实现人体行为的准确识别。
在具体方法上，人体行为识别主要采用以下几种技术：1. 基于传感器技术：利用加速度传感器、陀螺仪等设备捕捉人体运动数据，通过信号处理和分析实现行为识别。
2. 基于图像处理技术：通过摄像头等设备捕捉人体图像，利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，提取出人体的运动特征和行为信息。
3. 基于深度学习技术：利用深度神经网络对大量的人体运动数据进行学习和训练，从而实现对人体行为的准确识别。
三、关键技术研究1. 传感器技术：传感器技术在人体行为识别中起着至关重要的作用。
随着微电子技术的不断发展，越来越多的高精度、低功耗的传感器被应用于人体行为识别领域。
未来，我们需要进一步研究如何提高传感器的精度和稳定性，以及如何将多种传感器进行融合，以提高人体行为识别的准确性和鲁棒性。
2. 图像处理技术：图像处理技术在人体行为识别中具有广泛的应用。
为了提高图像处理的效率和准确性，我们需要研究更加先进的图像处理算法和模型，如深度学习模型、卷积神经网络等。
此外，我们还需要研究如何将图像处理技术与传感器技术进行融合，以提高人体行为识别的整体性能。
《2024年基于智能手机的用户行为识别研究》范文
《基于智能手机的用户行为识别研究》篇一一、引言随着智能手机的普及和技术的飞速发展，用户行为识别成为了研究的热点。
通过智能手机对用户行为进行准确识别，可以为用户提供更个性化、更高效的服务。
本文将针对基于智能手机的用户行为识别进行深入研究，旨在通过分析用户使用手机的行为数据，探索其潜在规律，并进一步提高识别精度。
二、研究背景及意义随着移动互联网的快速发展，智能手机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
用户在手机上进行各种活动，如通讯、浏览网页、购物、社交等，产生了大量的行为数据。
这些数据对于了解用户需求、优化产品设计、提高服务质量具有重要意义。
因此，基于智能手机的用户行为识别研究具有重要的理论价值和实际应用价值。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在用户行为识别方面进行了大量研究。
这些研究主要集中在使用传感器、应用程序日志、用户输入数据等方面来分析用户行为。
例如，通过分析用户的地理位置、运动轨迹、语音输入等数据，可以识别用户的出行方式、兴趣爱好等信息。
然而，目前的研究仍存在一些不足，如数据来源单一、识别精度不高等问题。
因此，本研究将综合多种数据源，提高识别精度，为用户提供更准确的服务。
四、研究方法本研究将采用多种方法对基于智能手机的用户行为进行识别。
首先，收集用户在手机上产生的各种数据，包括传感器数据、应用程序使用记录、网络行为数据等。
其次，利用机器学习算法对数据进行处理和分析，提取出有用的信息。
最后，通过对比分析，找出用户行为的规律和特点，实现用户行为的准确识别。
五、实验结果与分析通过实验，我们得到了丰富的数据和结果。
首先，我们发现用户在手机上进行的不同活动会产生不同的行为数据。
例如，用户在浏览网页时会产生网络行为数据，而在使用社交应用时会产生语音输入数据。
其次，我们利用机器学习算法对数据进行处理和分析，提取出用户的兴趣爱好、出行方式等信息。
最后，我们将识别结果与实际用户行为进行对比分析，发现识别精度得到了显著提高。
教师课堂管理行为多模态解码：行为特征、分类识别与时序发展
教师课堂管理行为多模态解码：行为特征、分类识别与时序发展目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、理论基础 (6)2.1 多模态解码理论 (8)2.2 课堂管理行为理论 (9)2.3 行为特征与分类识别理论 (10)三、教师课堂管理行为特征分析 (11)3.1 行为特征的维度划分 (13)3.2 不同类型课堂管理行为的特征描述 (13)四、教师课堂管理行为分类识别 (14)4.1 基于课堂结构的分类 (16)4.2 基于管理策略的分类 (16)4.3 基于学生反应的分类 (18)五、教师课堂管理行为时序发展 (20)5.1 学生行为变化的时序分析 (21)5.2 教师管理行为的时序演变 (22)5.3 课堂氛围的时序变化 (23)六、结论与建议 (25)6.1 研究结论总结 (26)6.2 对教师课堂管理的建议 (27)6.3 研究不足与展望 (28)一、内容综述随着教育改革的不断深入，教师课堂管理行为的研究逐渐受到学术界的关注。
教师课堂管理行为是指教师在课堂教学过程中所采取的各种策略和方法，以达到提高教学质量、促进学生学习的目的。
多模态解码是一种研究方法，可以从多个角度对教师课堂管理行为进行分析，包括行为特征、分类识别和时序发展等方面。
本文旨在通过对教师课堂管理行为的多模态解码研究，揭示其内在规律，为教师课堂教学提供理论支持和实践指导。
本文将从行为特征的角度对教师课堂管理行为进行分析，行为特征是指教师在课堂教学过程中所表现出的行为特点，如教学策略的选择、教学方法的使用、师生互动的方式等。
通过对这些特征的分析，可以揭示教师课堂管理行为的内在逻辑和规律。
本文将从分类识别的角度对教师课堂管理行为进行研究，分类识别是指通过对教师课堂管理行为的观察和记录，将其划分为不同的类别。
通过对这些类别的划分，可以更好地理解教师课堂管理行为的多样性和复杂性。
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3D卷积神经网络的人体行为识别
基于3D卷积神经网络的人体行为识别
人体行为识别是一个包括到计算机视觉和模式识别等领域的综合性研究方向,在安防,智能交通和智能医疗等领域均有重要的应用价值,因此近年来也逐渐受到相关学者越来越广泛的研究。
然而,人体作为一个生命体,与机械式的行为动作不同,其动作行为模式具有不可测性和多样性,因此多年以来不同方向的研究学者一直在对各种方法进行改进研究,但是提出一种稳健而又实时准确的方法仍然是一个极具挑战的系统工程。
本文复现了一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别算法。
利用光流法实现对人体检测和运动估计,能够在不知道场景的任何信息的情况下,检测出运动对象。
算法在网络的输入为多维图像时表现的更为明显,特别是图像可以直接作为网络的输入,减少了特征提取和需要重建数据的过程,使得对人体行为的识别更加准确。
本文首先介绍了人体行为识别技术的研究背景与研究意义,并对国内外在人体行为识别技术研究以及3D卷积神经网络的研究现状做了介绍和对比。
然后对本文复现的算法中运动到的一些基础理论知识做了详细介绍,其中包括图像卷积与池化、运动目标检测的理论方法以及softmax分类器的相关理论知识。
接着文章介绍了卷积神经网络,详细论述了卷积神经网络的原理和应用,并对BP神经网络在线学习理论做了详细介绍。
随后文章对基于3D卷积神经网络的人体行为识别的基本原理和架构做出了详细介绍,在此基础之上,本文复现了一种基于3D卷积神经网络的人类行为识别方法,本算法基于光流法,具有提取特征代表性高、提取速度快和对环境抗干扰性强的优点,在理论验证和实际使用中可以达到较高识别率,实用性很强。
智能车辆驾驶员行为识别与监测研究
智能车辆驾驶员行为识别与监测研究随着科技的不断发展，智能车辆成为了当下汽车行业的热门话题，通过先进的技术和算法，智能车辆可以帮助驾驶员实现自动化驾驶和更加安全的行驶。
但是，在智能车辆驾驶过程中，驾驶员行为的态度和行为仍然起着至关重要的作用，因此，如何识别和监测驾驶员行为已成为智能车辆技术研究的热点之一。
智能车辆驾驶员行为识别技术基础：智能车辆驾驶员行为识别技术的核心是使用传感器获取驾驶员的生理和行为数据，通过分析这些数据来推断驾驶员的行为和情绪状态。
传感器可以收集多种信息，包括驾驶员的心率、体温、眼动和嘴唇运动等，通过这些数据，智能车辆可以识别驾驶员的状态，并进一步根据这些信息自动执行相应的操作。
例如，当驾驶员的心跳、体温、眼动等数据表明他疲劳时，智能车辆可以自动发出警告声或将车辆限制在安全速度范围内。
当前智能车辆驾驶员行为识别技术研究存在问题：目前的智能车辆驾驶员行为识别技术还存在一系列问题，主要包括以下方面：1）识别率不够准确：传感器收集的数据可能会受到驾驶员的体质差异、环境、噪声等因素的影响，导致识别率不够准确。
2）安全保障问题：如果驾驶员行为识别的误判率过高，就会带来很大的不安全隐患，可能会导致意外事故发生。
3）隐私保护问题：智能车辆可以收集驾驶员的个人和生理数据，可能会对驾驶员的隐私造成威胁。
如何解决智能车辆驾驶员行为识别技术的问题：要解决这些问题，需要应对以下几个方面：1）完善传感器技术：提升传感器的精度和准确性，确保它们可以正常工作、准确地获取数据，并降低误判率。
2）专业化算法研究：构建专业的算法模型来分析和处理数据，以改善识别率问题和解决误判问题。
3）加强隐私保护：同时，需要采取一系列措施，加强隐私保护措施，保护驾驶员个人信息的安全。
智能车辆驾驶员行为监测技术的发展：监测驾驶员行为不仅可以保障驾驶员的安全，还可以为科学研究提供数据支撑。
在国内外，越来越多的企业和机构开始关注智能车辆驾驶员行为监测技术，进行科研和商业运用。
视频监控系统中的人物检测与行为识别技术研究
视频监控系统中的人物检测与行为识别技术研究随着技术的不断发展，视频监控系统在各个领域得到广泛应用。
而在这些系统中，最基本的功能就是人物检测与行为识别。
人物检测可以帮助我们快速准确地发现目标对象，而行为识别则可以帮助我们更好地理解目标对象的动作行为。
本文将围绕这两个方面展开研究，讨论视频监控系统中的人物检测与行为识别技术。
一、视频监控系统中的人物检测技术人物检测是视频监控系统中最为关键的环节之一。
准确地检测出视频中的人物，可以帮助我们快速定位目标对象，为后续的行为识别提供基础。
1. 目标检测算法目前，常用的人物检测算法可以分为传统方法和基于深度学习的方法。
传统方法主要包括背景建模法、形状匹配法和行为检测法等。
背景建模法通过对视频序列进行背景建模，识别出与背景不一致的目标，从而实现人物检测。
形状匹配法则通过将目标与预先定义的模板进行匹配，来确定目标位置。
行为检测法则通过对目标的运动轨迹和行为特征进行分析，实现目标检测。
而基于深度学习的方法则是近年来发展较快的一种方法。
通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，可以自动学习视频中的目标特征，并实现高效准确地人物检测。
这些方法在大规模数据集上的训练，能够提取出更具判别性的特征，有效地提高了人物检测的准确性和鲁棒性。
2. 监控场景下的挑战然而，在实际的监控场景中，人物检测面临着许多挑战。
首先，监控视频中的人物可能存在遮挡、光照变化、姿态变化等问题，这些都会影响人物检测的准确度。
其次，监控视频通常是实时获取的，因此需要在有限的时间内完成人物检测，要求算法具有高效性和实时性。
此外，不同监控场景下的人物检测需求也不同，需要针对性地设计算法。
为了解决这些问题，研究人员采用了各种技术手段，如多尺度检测、特征融合、目标跟踪等，来提高人物检测的性能。
此外，还可以结合传感器设备，如红外相机、深度相机等，来获取更多的信息，从而增强人物检测的能力。
二、视频监控系统中的行为识别技术人物检测只是视频监控系统中的第一步，为了更好地理解和分析目标对象，还需要进行行为识别。
《2024年我国上市公司财务报告舞弊行为识别及其监管研究》范文
《我国上市公司财务报告舞弊行为识别及其监管研究》篇一一、引言随着中国资本市场的蓬勃发展，上市公司数量不断增加，财务报告作为企业信息披露的重要手段，其真实性和准确性对于投资者决策、市场资源配置以及企业健康发展具有重要意义。
然而，近年来我国上市公司财务报告舞弊事件频发，严重扰乱了市场秩序，损害了投资者利益。
因此，识别上市公司财务报告舞弊行为并加强监管成为当前亟待解决的问题。
本文旨在探讨我国上市公司财务报告舞弊行为的识别方法及其监管策略，以期为相关决策提供理论依据和实践指导。
二、上市公司财务报告舞弊现状及危害我国上市公司财务报告舞弊行为主要包括虚构利润、提前确认收入、滥用会计估计等。
这些行为往往伴随着财务信息失真、内部控制失效等问题，导致投资者无法准确判断企业真实经营状况，进而做出错误的投资决策。
此外，财务报告舞弊还会损害企业信誉，降低市场资源配置效率，阻碍企业健康发展。
三、财务报告舞弊行为识别方法（一）数据分析法数据分析法是识别上市公司财务报告舞弊行为的有效手段。
通过对企业财务报表进行纵向和横向比较，分析利润表、资产负债表、现金流量表等之间的内在联系和逻辑关系，发现异常数据和不合理变动。
此外，还可以运用统计抽样、回归分析等方法对财务报表进行深入分析，揭示潜在舞弊行为。
（二）审计法审计是发现上市公司财务报告舞弊行为的重要途径。
审计人员应关注企业内部控制制度的健全性和有效性，检查财务报表的编制过程和依据，发现可能存在的舞弊线索。
此外，审计人员还应关注企业关联方交易、重大资产重组等高风险领域，深入调查和了解企业业务背景和经营环境，以揭示潜在舞弊行为。
（三）调查取证法调查取证法是揭示上市公司财务报告舞弊行为的关键手段。
通过实地调查、函证、访谈等方式收集企业内外部信息，包括员工举报、媒体报道等线索，进一步了解企业实际经营状况和财务报表真实性。
在调查过程中，应注重证据的收集和保全，确保调查结果的客观性和公正性。
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1．原始视频的特征提取 (1)光流场 光流场是空间运动物体在观测成像面上像素运动的瞬时速度。它利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来研究图像的灰度在时间上的变化与场景巾物体结构及其运动的关系。光流法通常假设相邻帧的图像差异非常小，从而获取对真实运动场的近似估计【31。它不用预知任何先验知识，即能提供有关运动速度及图像中运动区域的简洁描述，适用于摄像机运动的情形。但光流法易受噪声及光照变化的影响，且计算较为复杂，很难用于实时的视频监控系统。 (2)点轨迹 目标的运动轨迹也可以作为特征，从而大致推断出目标运动所属的行为类别。但图像平面上的轨迹对平移、旋转和缩放等变换比较敏感，因此在大多情形下，此特征显得不够可靠。常用的替代特征表达有轨迹速度、时空曲率等【4，51。运动轨迹的获取比较依赖于精确的跟踪算法。从原始视频中提取点轨迹特征同样容易受到噪声、遮挡及混乱背景等的影响。 (3)人体形状表达 在摄像机固定的情形下，假设背景已知，通过背景剪除法可以很容易得到运动人体形状。基于全局、边界及骨架等的描绘子都可以用来表达人体形状。全局方法16,71如剪影、矩等是在整体形状区域内计算描绘子，而边界方法仅考虑形状轮廓【8l，骨架i方法则是用一组lD骨架曲线代表一个复杂的人体形状，比如中轴变换[91等。 (4)滤波器响应 空时滤波器响应是一个广义上的分类。Zhang等【lo】存时间轴上计算高斯导数，将滤波器响应较高的区域作为运动区域。LaptevI¨1利用一组空时高斯导数滤波器将Harris角点检测扩展应用于三维的视频数据从而检测出空时兴趣点。这类方法大都基于简单的卷积操作，运算快速而简便。当视频分辨率较低的情形下，提取光流或剪影特征较为困难，利用滤波器响应特性可以从视频数据中提取有效的底层特征。 2．低层特征的描述与识别 我们将低层特征的描述与识别方法分为三类①：非参数方法、空时体方法和参数时序法，分别对现有方法进行归类，并作一个简短的综述。 2．1非参数方法 (1)模板匹配法 这类方法需要对每种行为的特征建立相应的模板，将获取的特征数据与模板相匹配，通过计算两者之间的相似度进行识别。Polana和Nelson[4刀将整个序列分解为多个周期行为，利用二维网格特征识别各种行为。Bobick和Davis[391将图像序列转换为运动能量图像(膨酣)和运动历史图像(朋m)模板，MEI反映运动覆盖的范围及强度，而MHI反映运动在时间上的变化情况。Weinland等【拍】提出运动历史体积(MHV)模板，从多个视角重建目标并将其投影到圆柱坐标系，提取Fourier变换特征以描述行为。Wang和Suter[451也将整个行为过程融合为基于轮廓的平均运动形状(MMS)和基于运动前景的平均运动能量(彳^扭)两个模板。模板匹配法计算复杂度低、实现简单，但它本身无法描述动态系统，也不能完全反映数据在空问上的分布属性，具有一定的局限性。而且不同行为之间执行速率的不同、噪声、光照等因素都会影响模板匹配的准确性。 (2)目标建模法 行为可以通过建立人体动态表观模型进行描述。常见的人体模型有棍图模型【109]、2D模型例及3D模型51。3D人体建模是最常用的人体结构表征方法，通过跟踪人体模型中主要关节点的坐标、关节之间的角度、关节点运动的速度及角速度可以分析人体各种行为。3D模型包含深度信息，因此它能够有效解决自遮挡和自碰撞问题。行为本身也可以看成是一个3D空时目标，如Mahmood等【1刁在联合X．Y-T空间将整个行为表示为圆柱体模型。Yalmaz和Shahll31将跟踪获得的人体2D轮廓堆叠成联合X．Y-T空间中的目标，这种表达同时刻画了人体表观及动态运动特性。从X．Y玎空问的表达中提取的各种几何特征，如峰、凹点、谷及脊等，可以作为目标表面的捕述，但它需要建立序列帧点与点之间的对应关系。Gorelick等【6】采用背景剪除后的二值剪影替代人体轮廓，构造出X．Y-T空间一上的空时目标，虽然它不需要建立序列l；!!ji之间轮廓点之间的对应关系，但仅适用于摄像机固定的情形。 (3)流形学习法 行为识别中所处理的视频数据处于三维空间，若将序列中每帧图像转换为向量并按时序排列构成矩阵处理，将会遭遇“维数灾难”，同时也会引起小样本问题。而流形学习方法假设数据均匀采样J：高维欧氏空间中的低维流彤，从高维采样数据中恢复低维流形结构，并求出相应的嵌入映射，以实现降维。它可分为线性方法及非线性方法。线性流形学习假设数据位于线性空问，包括PCA、ICA等方法。但在实际情形下，数据并非位于线性空间，需要从大量样本中学习流形的内部几何结构。非线性流形学习方法大体分为两类，一类基于全局方法，如等距映射(届∞纠尸)，计算每一个数据点与其他数据点关系而建立全连接图。另一类方法基于局部，即考虑每个数据点与它邻域内的点的关系，定义图中的边及其权重，如拉普拉斯特征映射。一些非线性方法的线性近似，如Lppt48,108l，加入类别信息的流形方法如LSTDE[491，可以直接求得投影矩阵用于解决新样本的低维嵌入问题。流形学习方法可用于行为分析中原始数据的降维，采用NN／kNN、SVM及Boosting等方法对低维空间中的特征数据进行分类可以识别不同行为。 2．2空时体方法 (1)空时滤波法 视频数据可以看成由每帧图像按时序构成的空时体，具有三维空时结构的滤波器可以用来描述视频数据的空时特性，进而提取行为特征。Chomat和Crowley／¨1从视频中分割出不同的空时体，用方向和空间上的不同尺度及时问上的单一尺度构成的Gabor滤波器组在每个像素点上计算局部表观模型，通过每帧中单个像素点概率空间的平均值对行为进行识别。为了适应不同的执行速率，Manor等f”】在时间上的不同尺度得到空时梯度表示的归一化局部直方图，并使用卡方距离度量它与存储模板之间的相似度。滤波器方法虽然实现简单，但在实际应用中，滤波器的合适带宽并非先验已知，需要不同空间和时间尺度上的滤波器组获取其动态行为，且每个滤波器产生的响应与输入体的维数相同，因此这种方法必须付出较高的计算代价。 (2)基于部分的方法 视频数据可以看成是局部的集合，其中每个子部分都包含着明显的运动模式。Laptev[111将Harris角点检测器扩展到空时表示形式，在不同级别的尺度上计算空时梯度，由每个点及其邻域内的梯度信息产生空时二阶矩的估计，从而提取局部特征。Dollar等fl 61在训练数据中的空时兴趣点上提取空时梯度，采用K均值聚类方法获取特征原型，对视频体进行建模。Niebles掣"1从包含空时兴趣点的子体积中提取特征并聚类乍成Bag．of-Words模型，采用SVMs识别各种行为。不同的行为可能包含相似的空时子部分，而子部分之间的几何关系却各不相同。但以上这些方法都不能对局部的全局几何进行建模，在不同行为之间可能造成歧义性。Boiman等f18】和Wong掣1叨将全局几何引入到基于部分的视频体表示，将其看成是各子部分的星群。当子部分数目较多时，这种方法的计算量也会相应地增大。Song等1201采用三角化的方法逼近星群之问的连接关系，从而解决计算花费偏高的问题。Niebles和Li[2”提出一个层级模型，其中较高的层级是各部分的星群，星群中的各部分则由低层Bag．of-Features构成。基于部分的方法大多需要基于空时兴趣点提取梯度或强度特征，在比较平滑的运动中，兴趣点十分稀疏，在行为本身不连续或视频质量不高的情形下，梯度或强度特征也显得不够可靠。 (3)分体匹配法 分体匹配法一般通过匹配输入视频体与三维模板分体之间的相似度从而对人体行为进行分析。与基于部分的方法不同，它不需要在不同尺度空问中获取行为特征，而是直接判断其所包含的局部空时片段(Local Spatio．Temporal Patches)之间的运动相似度来寻求匹配。然而，从视频体分割出分体再进一步得到空时片段，反复地匹配空时片段之间的相似度，同样也会产生巨大的计算花费。Shechtman和Irani[221通过发掘空时运动之间的相关性实现未知行为数据与模板之间的匹配。Ke掣241通过空间观上的像素点聚类得到分体，分体是空间上的连续区域，而视频体可以看成是任意形状分体的集合。给定的一段视频被重复分割成多个分体，将每个分体区域与已知行为的模板相匹配，寻找与模板达到最大匹配的最少分体的集合。Yuan等【5I】利用基于贝叶斯的互信息最大化方法将提取的空时兴趣点根据其所属的行为类别按正／负投票输出，行为检测即是寻找包含最大投票输出值的分体。分体匹配法容易受到背景变化的影响，但对噪声及遮挡等干扰因素则具有一定征【23】，则可降低这类方法对表观变化的敏感性。 (4)基于张量的方法 将行为表示为三维空时体，则可以很自然地作为一个三阶张量，其中两维表示空间，另一维表示时间。传统的视频处理方法需要将视频中人体行为所在的每帧图像转为向量并按时问顺序堆叠成矩阵处理，由于矩阵的向量由图像转换而来，一般具有很高的维数，以100x120大小的图像为例，对应于矩阵中的向量为12000维。与这种传统表示相比，张量以自然地形式表示数据，既避免造成了维数灾难，又保留了视频数据内部图像的窄问结构信息。Kim等【25】将典型性相关分析(CCA)扩展应用到三阶张量情形，实现测试行为与已知类别行为之间相关性的直接度量。Vasilescu[261将行为类别、人的身份及关节轨迹分别作为张量独立的一维，构成高阶(三阶或三阶以上)张量，张量分解为对应的模式则可得到行为类别或行为者的身份。Wblf等[27】把Low．Rank SVM扩展到张量空间并用于行为识别。当然，张量方法也可与其它方法相结合，如凌等【521采用Tensor PCA、Tensor LPP及有监督的Tensor LPP获取行为的低维特征表示，进而通过最近邻方法识别各种不同行为。基于张量的方法不需要中间层表示，比如部分、分体等，直接在行为之间实现整体匹配。其它特征如光流场、空时滤波响应等也可加入到张量框架中，作为张量空间中任何独立的一维构成高阶张量，以增强不同行为之问的可辨识度。 2．3参数时序方法 非参数方法和空时体方法一般用于识别简单行为固，而参数时序法则更适用于复杂行为，如芭蕾舞视频中的旋转动作，交响乐中的指挥手势等。 (1)隐马尔可夫模型(删) 隐马尔可夫模型能够匹配时变数据，是一种比较常用的状态空问法。它涉及训练和分类两个阶段。训练阶段指定模型的隐藏状态数，优化相应的状态转换和输m概率，便于产生与特定行为特征相对应的输出类别符号。分类阶段需要计算HMM对应于行为特征的不同测试符号的概率。Yamato等【281对每个行为类别的前景图像序列建模，能够识别击球、拦网等网球动作。随后，HMM也被广泛用于手势识别‘29'301。场景中一般存在着交互式行为，但HMM的结构导致它只能为单一的动态过程建模，为解决此问题，Brand等【31】提出耦合隐马尔可夫模型(CoupledHMM)为多个交互的动态过程进行建模，可以将多个动态过程的特征空问分解，减少状态个数并降低了算法复杂度。Honggeng和Nevatial321将状态间隔的先验置信度引入HMM，提出半监督隐马尔可夫模型(Semi-supervisedHMM)。Nguyen等【33】