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l sSNl 009-44&喇卅肌雌母删Tm蝴t■ ■ H 撤$Vuj 7№32、⋯h” 2UII基于视觉的人体运动分析综述楼竞{}Hm*m△ *H&$Hm*,U,Ⅱ#g- 21 3000)E⋯l】:⋯cnhl [ p://www dnzs neIcnl f l +86 55l 5690963 5690964摘要目前,人镕t》析L成自*算机视觉研竟《域古々*tH月,0被广*地&月f虚“ 现女、视*监控、^机捶口等}目% 。基f视觉的人镕4自e析,i 要研视**哥十人体日#日拴Ⅲ、nⅢ、描《和$《.&外《包括人镕行模式理蚌等。t#年采.针时tg课%产 T女量}女和Ⅱm。*£对抽*研究赦一镕述,并络☆T本课所自#挑战#柬耒的研完}自。关键目:^镕t自分析.t自辁Ⅻ:目#分“ n女mⅢ中国分类号:TP391 立献标识码A文章蝙{:1009-3044( 20112_7986_02VⅫ一basedHumanMoti onAnal ysi s:_Revi ewLOUJ i .g(ChangzhouNc⋯NcmorkTechnologyCo.LtdChangzhou 213㈣0 Chi mlAbstract:H⋯⋯⋯_y” u cu册ndy on⋯ofthc ⋯holKhtopiaini n dlffent⋯such“ vir_】a]reahty video⋯ellIance h⋯nmMhinein.tracedetection,m。⋯,d喊fiption and砷ckl ng ofpcopl cFunh⋯itIhopast veanvanou}methodsⅫdappl i canom for m⋯⋯Rsi on_b啦d h⋯mouonmalysisfecenfiyFm■ l y,thi s paper目⋯omcKeywords:h⋯modon口iy5B.一。n☆kcnon.objectsegmcn谢on;behaworR刖doni 动分析的主要T怍是从视频摄像机采集到的视频序列中桅测出明显的运动目标.持续跟踪并描绘其《动轨迹,或将{同i动目标的相似特征分类表示等。如果将采集到的视蓣看作是一系列静态图像在时序xc体育上的排列,运动分析就是要在特定帻或者一组相邻帧中将 述运动细节描述出来,人体i 动分析所要完成的I作々上述I作类似,但由f人是非剐性物体,其E动特征多、《动轨迹多变,细节信息量E太,导致自动捕捉和分析人体运动有较大的难度” .给本课题的研究带来一定的挑战。随着多媒体技术和网络拄术的飞建发展,人体运动分析E成为计苒机视觉研究捌域的热点问趣,特别是在“ 下n类应月场合中有若广泛的应用6a景I) 智能视频监控主Ⅲ用于些对壹垒要求较高的场台,比如停车场超市、学校、银扦、交逋路口、机场码头等.用“ 检测、识刷和跟踪视频中特定的人体口标,辅助理解并描述其行为.跟踪可疑行为并采取相应的报瞢措施;2) 虚拟现文通过计算机对复杂数据进行可视化操作和仿真模拟.创建出虚拟的仿真场景,并基于人体运动模式对人体建模.眦在此场景中宣现和处理人与虚拟世界的交Ⅱ;3 J 视频桅索:在荧键视频帧中提取人的运动特征或视觉特征,根据提交的检索式判断何时与之Ⅱ配,并将椅索结果按相似性返回,“ 实现对重要动作的高敢和精确配准;4) 曲作分析用于在体育训练中提取i 动员的各项i 动细节井进行嚣化,钻台人体生理学物理学原Ⅸ,为运动员的训练提供有效的参考和指导,“ 提高运动员的训练水平.上述的遗些应用掉土要日的都在T逋过计算机视觉米艘测、识*I和理解人的动作“ 厦q外界的空xc体育Ⅱ,文献f2] 给出了一十用于^悻运动分析的丹层通用框架模型,如罔1所Ⅲ,其中包括运动分割、U标分类、跟踪动作识*9和语女描述。本文重点从运动目标检测和行为理解识别M个方面,介绍近些年来本课题的研究舰,最后给.Ij本糊所面临的挑战祁未来的研究方向l 运动目标检测^体运动分析,首先要从税额序列中检测出i 动中的^体n标,并将运动目标提取}“ 来。i 动目标椅测是整个分析系统中的芏键步骤,*理结果的好坏 围1^体运动分析框架模型收樯日自:201卜0928作者《介棰竞(1979),g,4#常H^.18,日+.研览j 自女#卒图像e析泔算机视觉7986 ” ^I■ ■ l 硼&$⋯一