基于深度图像的人体行为识别综述_孙彬1

特征的方法［13-14］等。然而，这些方法受限于二维图像信息，往往难以准确捕捉到人体动作的三维细节，特别是在复杂背景下或者光照变化条件下，识别效果易受影响。 深度图像，作为三维视觉传感技术的产物，为解决这一问题提供了新的思路。它通过红外传感器捕获场景中物体的距离信息，生成反映物体深度分布的图像，从而能够提供更加丰富的三维结构信息。与传统的RGB图像相比，深度图像不受光照变化影响，且能更直观地反映出人体姿态和动作的空间结构，因此在人体行为识别方面具有显著优势。 近年来，基于深度图像的人体行为识别技术取得了显著的进步。深度图像的预处理技术是关键步骤，包括噪声去除、背景减除、身体部位分割等，以提高后续特征提取的准确性。例如，使用体素化或骨架提取方法来简化深度图像，提取人体的关键关节信息，如脊椎、肩部、肘部和手腕等。 在特征提取方面，常见的有基于几何特征的方法，如关节之间的距离和角度，以及人体轮廓的形状特征；还有基于运动特征的方法，如光流、速度向量场等，这些特征可以捕捉动作的动态变化。此外，基于深度图像的时间序列特征，如深度序列的直方图、时序差异图等，也被广泛用于描述动作的时空模式。 为了评估和比较不同识别方法的性能，研究者们创建了许多公开的人体行为数据集，如Microsoft Kinect SDK提供的Kinect Dataset，CMU mocap数据库，以及Weizmann Action Dataset等。这些数据集包含多种不同动作，有的还涉及多视角、多人同时行动的场景，为研究者提供了实验平台。通过对这些数据集上的实验结果进行对比分析，可以揭示各种方法的优缺点，为未来的研究提供参考。 在机器学习算法的应用上，传统的支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等已被广泛用于行为识别。随着深度学习的兴起，尤其是卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的发展，深度学习模型在深度图像的行为识别任务中展现出强大的学习能力和泛化能力。例如，利用CNN提取深度图像的高级特征，结合RNN捕捉动作的时序信息，构建端到端的深度学习模型，可以进一步提升识别精度。 未来，人体行为识别技术的发展趋势可能包括以下几个方向：1) 深度学习模型的优化与创新，如引入注意力机制、自注意力网络等提高模型的解释性和效率；2) 多模态融合，结合RGB-D数据、声学信息等多源信息进行行为识别，以提高鲁棒性；3) 实时性和能耗优化，适用于移动设备和物联网环境；4) 社会心理学因素的融入，理解行为背后的意图和情感，实现更智能的交互。 基于深度图像的人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点，它结合了三维感知和机器学习的优势，为实现智能化的监控、交互和分析提供了有力工具。随着技术的不断进步，我们期待这一领域的研究成果能更好地服务于社会各个领域的需求。