视频序列的人体运动描述方法综述

作者:孙倩茹;王文敏;刘宏 刊名:智能系统学报 上传者:李月明

【摘要】视频中的人体运动分析是计算机视觉领域的重要课题,同时也是近年来备受关注的前沿研究方向之一.在明确实际视频中存在的若干种难点,如人体遮挡、视频模糊、拍摄视角变化等基础上,从经典的人体运动特征提取、特征选择以及特征融合3个方面,对基于视频序列的人体运动描述方法和研究现状进行了概述,归纳出人体运动描述算法的研究难点,并分析了人体运动分析的技术发展趋势.指出了利用不同特征间存在的互补性质探求高性能特征选择和特征融合机制是人体运动描述技术发展的必然趋势,从处理简单实验场景视频向挑战高难度实际场景视频的转化是运动视频分析未来发展的方向.

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第 8 卷第 3 期 智 能 系 统 学 报 Vol. 8 №. 3 2013 年 6 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun. 2013 DOI:10. 3969/j. issn. 1673-4785. 201212064 网络出版地址: http: / /www. cnki. net/kcms/detail/23. 1538. TP. 20130515. 0939. 010. html 视频序列的人体运动描述方法综述 孙倩茹1,2,王文敏1,刘宏1,2 ( 1. 北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室,广东 深圳 518055; 2. 北京大学 机器感知与智能教育部重点实验室,北京 100871) 摘 要: 视频中的人体运动分析是计算机视觉领域的重要课题,同时也是近年来备受关注的前沿研究方向之一. 在明确实际视频中存在的若干种难点,如人体遮挡、视频模糊、拍摄视角变化等基础上,从经典的人体运动特征提取、特征选择以及特征融合3 个方面,对基于视频序列的人体运动描述方法和研究现状进行了概述,归纳出人体运动描述算法的研究难点,并分析了人体运动分析的技术发展趋势. 指出了利用不同特征间存在的互补性质探求高性能特征选择和特征融合机制是人体运动描述技术发展的必然趋势,从处理简单实验场景视频向挑战高难度实际场景视频的转化是运动视频分析未来发展的方向. 关键词: 视频序列; 人体运动描述; 特征提取; 特征选择; 特征融合 中图分类号: TP391 文献标志码: A 文章编号:1673-4785( 2013) 03-0189-10 中文引用格式: 孙倩茹,王文敏,刘宏. 视频序列的人体运动描述方法综述[J]. 智能系统学报,2013,8( 3) : 189-198. 英文引用格式: SUN Qianru,WANG Wenmin,LIU Hong. Study of human action representation in video sequences[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems,2013,8( 3) : 189-198. Study of human action representation in video sequences SUN Qianru1,2,WANG Wenmin1,LIU Hong1,2 ( 1. Engineering Lab on Intelligent Perception for Internet of Things( ELIP) ,Shenzhen Graduate School of Peking University,Shenz-hen 518055,China; 2. Key Laboratory for Machine Perception ( Ministry of Education) ,Peking University,Beijing 100871,China) Abstract: Recently analysis of human actions in videos has become an important issue in the field of computer vi-sion. Much attention has been paid to this frontier research. In this paper,we first explicitly defi

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