本文介绍了一种三维建模人体模型的方法,通过分层次地识别人体各部位的行为,从底层行为组合成为高层的动作和活动,应用隐马尔科夫模型完成人体行为的学习工作。同时,应用该模型,同样可以完成人体行为及活动的检索功能,通过输入一些自然语言,完成相关视频信息的获取。 值中心之间的欧几里德距离，而且也是矢量量化的三维关节点的聚类中心。状态按肢体分组，将与一个特定肢体模型相对应的一组状态称为肢体活动模型。而身体各个部分的活动在隐马尔科夫模型下的描述则如图1所示。在连接这些状态时，可将当前行动转移到其它行动，若当前行动不发生转移，对其可分配相同的概率。人体动作识别研究-电动数控滚圆机切管机张家港切管机数控液压切管机数控电动滚圆机计算每个状态的概率序列由一组确定行动的隐马尔科夫模型运算产生。图1身体各个部分的活动在隐马尔科夫模型下的描述F置跟踪跟踪器会输出人体的二维位置，本文由公司网站张家港切管机网站采集转载中国知网网络资源整理! http://www.qieguanji.cc但是不能提供研究需要的三维位置信息。研究人员也陆续展开了多种方法的探讨与攻关，如通过连续多帧的图像数据间的运动关系、双目立体视觉法、动态规划相机法等获取三维信息。其中，动态规划相机方法是通过动态规划相机的移动位置，来设计创建多角度的人体图像获取，进而恢复出人体的三维姿态。该方法的不足是如果没有捕捉到运动，则不能获得理想的图像匹配。本文在动态规划相机法基础上，提出如下设计改进:把身体分解成4个部分(2条胳膊，2条腿)。用局部匹配的方法匹配腿，但允许左右腿来自不同的运动捕捉片段，搜索20个摄像头的观看方向。每帧的匹配代价反映了相机在根坐标系下运行捕捉情况。以类似的方式选择手臂和腿，要求相机靠近腿。在研发实践中，这个方法能够从较小的运动中获得相当丰富的运动序列的捕捉集合。由此研究可得，行走、拾取、搬运的后验概率可如图2所示。1．4查询活动为了找到某一特定事件发生时的视频记录，通过视频回看寻找视频所表达的活动，通过输入各人体动作识别研究-电动数控滚圆机切管机张家港切管机数控液压切管机数控电动滚圆机本文由公司网站张家港切管机网站采集转载中国知网网络资源整理! http://www.qieguanji.cc