模擬視皮層雙通路理論的動作識別.pdf

1、人體動作識別在智能監(jiān)控、高級人機交互等方面的廣泛應用,使得模擬視覺系統(tǒng)的動作識別成為當前計算機視覺領域的研究熱點。視覺系統(tǒng)是如何處理感知的人體動作視覺信息,以及如何模擬人類視覺系統(tǒng)實現(xiàn)準確而快速的動作分類與識別,是研究者共同關注的課題。隨著腦神經(jīng)科學研究的不斷深入,人類對視覺系統(tǒng)的了解越來越清晰,深入認識人類視覺信息處理過程,模擬人腦視覺機制系統(tǒng)建立更加準確有效的識別模型具有極其重要的意義。本文在總結分析了已有的仿生動作識別系統(tǒng)的基礎上

2、,對生物視覺系統(tǒng)信息處理的層次結構模型進一步展開研究,初步取得了以下幾個方面的研究結果:
　　首先,提出了一種整合形狀特征和運動特征進行人類動作識別的方法。根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的基本生理特性,提出了模擬視皮層雙通路理論的動作識別計算模型。該模型在原HMAX模型的基礎之上加入了對視覺系統(tǒng)腹側通路的模擬,從單純的模擬背側通路擴展為同時模擬腹側通路和背側通路兩條通路,分別提取形狀特征和運動特征。即形狀通路,從每幀提取密集的局部形狀信息,而動

3、作通路則從每幀提取富含運動信息的運動特征向量。最后,被整合后的特征向量將被送入支持向量機(SVM)進行識別分類,從而實現(xiàn)對人類動作的識別分類。
　　其次,根據(jù)人類視覺注意機制,提出了一種有效快速獲取特征模板的方法。由于特征小塊的選取與之后的模板學習及特征提取息息相關,嚴重影響到系統(tǒng)能否準確地進行動作識別。本文通過限定特性小塊的選取區(qū)域,有效的提高特征小塊的質量。該方法在基于時空顯著性的視覺注意模型獲取的感興趣區(qū)域基礎上,通過分析視

4、頻序列的中間級特征,即復雜細胞的響應,建立復雜細胞響應的能量值與運動目標對應的關系,從而獲取候選特征小塊的位置。此外,根據(jù)識別要求選取相應的特征小塊,該方法能直接獲得性能較好的特征小塊。同時,在計算最終的特征向量時,通過視覺注意機制獲得顯著性區(qū)域,可提高整個系統(tǒng)的識別效率。
　　最后,提出了用較少的幀數(shù)進行動作識別的方法。對于視頻的動作識別而言,先前的識別研究大都是基于視頻的全部幀或者視頻的較多幀,加入形狀信息之后,用較少的幀數(shù)進