基于视频的人体异常行为识别技术研究综述.docx

基于视频的人体异常行为识别技术研究综述

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

视频处理基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1视频采集技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1摄像头类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.2图像传感器原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2视频压缩与编码技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.1视频压缩标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2.2无损与有损编码对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3视频处理算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3.1去噪与降噪技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3.2边缘检测与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

人体异常行为识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1传统机器学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1.1支持向量机(SVM)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.1.2神经网络(NN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.2.1卷积神经网络(CNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.2.2循环神经网络(RNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.3混合模型应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.1集成学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3.2迁移学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

人体异常行为识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1静态行为识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1.1姿态分析法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.1.2步态分析法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.2动态行为识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.2.1运动轨迹分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.2.2动作模式识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.3行为识别在实际应用中的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.3.1环境因素干扰．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.3.2隐私保护问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

5.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

5.1.1数据集选取与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．