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优化体育训练计划的运动模糊图像人体特征分割方法探析
1
作者 范果 《湖北文理学院学报》 2025年第2期11-18,共8页
在体育训练场景中,采集的原始运动图像往往包含较大的空洞区域,不仅影响图像的完整性,而且使图像超像素的有效融合变得困难,难以保证人体特征的分割精度。为提高人体特征分割精度、满足体育训练计划的优化需要,文章讨论了一种面向体育... 在体育训练场景中,采集的原始运动图像往往包含较大的空洞区域,不仅影响图像的完整性,而且使图像超像素的有效融合变得困难,难以保证人体特征的分割精度。为提高人体特征分割精度、满足体育训练计划的优化需要,文章讨论了一种面向体育训练计划优化的运动模糊图像人体特征分割方法:通过引导滤波深度修复原始图像来消除图像的空洞区域,以恢复图像的完整性和连续性;在此基础上,依据像素分布结构融合图像超像素来提升图像的清晰度和特征表达能力;以膨胀后的人体掩码来准确地获取图像的层次结构特征,从而提取人体运动特征序列。此外,采用区域生长方法合并具有相似性的特征点来进行腐蚀操作,去除冗余信息,得到形态学图像,再结合阈值分割从而实现人体特征的自适应分割。经实验验证,该方法能够从不同模糊程度的运动图像中准确地分割出人体特征,精度较高。 展开更多
关键词 体育训练计划 运动模糊图像 人体轮廓特征 图像分割
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基于STGCN算法的视频图像人体动作轮廓动态识别
2
作者 张宗 石林 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期144-148,共5页
人体动作轮廓在视频中的呈现具有多样性和连续性。人体动作不仅涉及到时间上的变化,还包括空间上的位置关系,受其姿势、速度、方向等影响。人体动作时空信息之间的关联难以充分捕捉,导致动作轮廓识别精度较低。为此,引入时空图卷积网络(... 人体动作轮廓在视频中的呈现具有多样性和连续性。人体动作不仅涉及到时间上的变化,还包括空间上的位置关系,受其姿势、速度、方向等影响。人体动作时空信息之间的关联难以充分捕捉,导致动作轮廓识别精度较低。为此,引入时空图卷积网络(STGCN)算法,提出一种视频图像人体动作轮廓动态识别方法。文中采用OpenPose模型从视频图像中提取描述关节点位置的置信图和描述人体关节间连接情况的二维矢量场,构建人体动作骨架图。结合视频帧时间序列组建人体动作骨架时空图,将其作为STGCN模型的输入,通过时空图卷积操作充分捕捉人体动作的时空特征后,采用Softmax层获取动态识别到的视频图像人体动作轮廓;并在STGCN模型中引入两种注意力模块,强化网络特征提取能力,提高动作轮廓识别精度。实验结果表明,所提方法可以有效实现视频图像人体动作轮廓的动态识别,引入的两种注意力模块对STGCN模型进行改进,可提升其动作轮廓识别效果。 展开更多
关键词 时空图卷积网络算法 视频图像 人体动作轮廓 动态识别 注意力机制 骨架图 人体关节点
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基于条件GAN的人体复杂动作轮廓智能捕捉研究
3
作者 王鹏博 刘菡 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期172-176,共5页
为了精确捕捉人体在各种复杂动作中的姿态变化,并减少动作轮廓捕捉的误判和漏判情况,研究一种基于条件GAN的人体复杂动作轮廓智能捕捉方法。构建人体复杂动作图像前景模型,利用该前景模型去除人体复杂动作图像内的干扰背景,获得其前景... 为了精确捕捉人体在各种复杂动作中的姿态变化,并减少动作轮廓捕捉的误判和漏判情况,研究一种基于条件GAN的人体复杂动作轮廓智能捕捉方法。构建人体复杂动作图像前景模型,利用该前景模型去除人体复杂动作图像内的干扰背景,获得其前景图像。将人体复杂动作前景图像输入到条件GAN模型内,该模型使用生成器,依据叠加条件提取人体复杂动作前景图像特征,并生成人体复杂动作轮廓图像,将该轮廓图像输入到判别器内,判别器对生成器生成的人体复杂动作轮廓图像进行判别,输出其判别值;同时,生成器依据该判别值对人体复杂动作轮廓图像进行调整和优化。生成器和判别器不断对抗,当条件GAN模型的损失函数达到最小时,生成器输出最终人体复杂动作轮廓图像,实现人体复杂动作轮廓智能捕捉。实验结果表明,所提方法可有效捕捉人体复杂动作轮廓,且智能捕捉的人体复杂动作轮廓周长与其实际轮廓周长差异较小。 展开更多
关键词 条件GAN 人体复杂动作 轮廓图像 智能捕捉 前景模型 生成器 判别器
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基于关键点运动轨迹建模的步态识别
4
作者 徐久强 赵肖肖 钱龙飞 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期33-39,48,共8页
步态信息作为一个新兴的生物特征,在医疗、刑侦等方面具有广泛的应用前景.研究者已经提出了很多种步态识别方法,但普遍存在适应性不强、特征描述过于复杂或缺乏可解释性等问题.针对此问题,首先,通过改进三帧差分完成对视频图像中人体轮... 步态信息作为一个新兴的生物特征,在医疗、刑侦等方面具有广泛的应用前景.研究者已经提出了很多种步态识别方法,但普遍存在适应性不强、特征描述过于复杂或缺乏可解释性等问题.针对此问题,首先,通过改进三帧差分完成对视频图像中人体轮廓的提取;然后,基于人体轮廓图获取人体骨架模型,通过骨架模型得到所需的人体关键点位置,并对视频图像中同一关键点的位置轨迹进行曲线建模;最后依据关键点轨迹曲线模型建立一种以模型参数作为步态特征向量的步态特征描述方法,并在此基础上选取合适的分类方法进行步态识别.实验结果表明,基于关键点运动轨迹模型的步态特征表达能够很好地描述步态信息,识别率也相对较高. 展开更多
关键词 步态识别 轮廓提取 人体骨架提取 关键点运动轨迹
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以头部为基准的人体轮廓模型 被引量：3
5
作者 叶芳芳 许力 +1 位作者 杜鉴豪 杨洁 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1175-1180,共6页
为了提高以人体轮廓为主要特征对人体行为进行识别时的性能,提出一种以头部为基准的人体轮廓模型.采用无需重新初始化的level set方法提取视频序列图像中的人体轮廓,将人体轮廓纵横比最小的帧确定为关键帧.根据欧式距离局部极大原则确... 为了提高以人体轮廓为主要特征对人体行为进行识别时的性能,提出一种以头部为基准的人体轮廓模型.采用无需重新初始化的level set方法提取视频序列图像中的人体轮廓,将人体轮廓纵横比最小的帧确定为关键帧.根据欧式距离局部极大原则确定关键帧中轮廓上的人体端点(头、手、脚等),通过肤色模型确定头部位置并作为轮廓标记的基准点,建立以头部为基准的人体轮廓模型.基于该模型提取特征,采用支持向量机(SVM)对人体行为进行识别.以WEIZMANN数据库为对象的行为识别实验结果验证了该模型和行为识别方法的有效性. 展开更多
关键词 水平集 头部检测 轮廓特征 人体行为识别
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非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法 被引量：8
6
作者 冷新科 姜辉军 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1453-1460,共8页
针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解,提取的特征序列不连续,导致轮廓提取效果差的问题,提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法.首先,对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理,获取... 针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解,提取的特征序列不连续,导致轮廓提取效果差的问题,提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法.首先,对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理,获取人体特征提取图,设计一种人体运动序列顺序概率图模型,以保证特征序列提取的连续性;其次,构建人体肢体外观模型,基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线.实验结果表明,该算法能提取连续的特征序列,提取的人体姿态轮廓精确度较高,且具有较高的效率和鲁棒性. 展开更多
关键词 非刚性人体运动 动作图像 正确 姿态轮廓 提取算法
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跟踪机器人识别运动人体装置的实现方案
7
作者 杜森森 韦巍 +1 位作者 洪永潮 杜兴伟 《电视技术》 北大核心 2005年第11期88-90,共3页
提出了一种跟踪机器人的人体识别方法。通过提取目标人的衣服色彩及轮廓特征,能够从自由背景中识别出目标人,并通过动态更新的方法提高基于普通摄像机的人体运动分析系统对环境的适应性。应用结果表明,这种方法不受亮度影响,鲁棒性强,... 提出了一种跟踪机器人的人体识别方法。通过提取目标人的衣服色彩及轮廓特征,能够从自由背景中识别出目标人,并通过动态更新的方法提高基于普通摄像机的人体运动分析系统对环境的适应性。应用结果表明,这种方法不受亮度影响,鲁棒性强,识别率高。 展开更多
关键词 人体跟踪 目标识别 颜色直方图 轮廓 投影法
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一种基于人体轮廓特征的教室人数统计算法 被引量：6
8
作者 杨璐 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期178-183,共6页
针对教室人数自动统计的应用场景,研究了基于人体轮廓特征和运动检测的图像处理算法。通过对教室视频图像进行差分、阈值处理、边缘提取、形态学运算、敏感区域标识、人体轮廓特征提取等处理步骤,可得到教室人数计数结果;同时,结合不同... 针对教室人数自动统计的应用场景,研究了基于人体轮廓特征和运动检测的图像处理算法。通过对教室视频图像进行差分、阈值处理、边缘提取、形态学运算、敏感区域标识、人体轮廓特征提取等处理步骤,可得到教室人数计数结果;同时,结合不同教室的布局给出了摄像机的布局计算办法,便于取得更有效的算法。实验结果表明,基于人体轮廓特征的教室人数统计算法在40人规模的教室里通过合理布局摄像机位置,统计出正确人数的精确度达到了95.4%,可以有效地辅助自习室资源调配。 展开更多
关键词 计量学 人数自动统计 图像处理 人体轮廓特征 运动检测
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视频人体下肢运动分析系统
9
作者 马辉栋 刘振宇 郭小凤 《微型机与应用》 2016年第12期59-61,66,共4页
针对如何高效、准确地从视频图像中提取相关特征向量,完成基于视频的人体运动分析,构建了基于视频信息的人体下肢运动系统。系统包括人体运动轮廓的提取、噪声处理和人体下肢建模及分析3个模块。人体运动轮廓提取中采用改进的光流算法,... 针对如何高效、准确地从视频图像中提取相关特征向量,完成基于视频的人体运动分析,构建了基于视频信息的人体下肢运动系统。系统包括人体运动轮廓的提取、噪声处理和人体下肢建模及分析3个模块。人体运动轮廓提取中采用改进的光流算法,通过阈值设置改善了轮廓提取的清晰度和完整性。噪声处理模块运用单个中值滤波器与人体四周去噪算法,不仅有效解决了多中值滤波引起的人体轮廓模糊问题,同时使人体活动区域外的噪声去除率达到100%。通过系统分析,视频中人体行走的速度为0.687 m/s,髋关节垂直方向上下起伏幅度为4.71 cm,行走步态正常。 展开更多
关键词 轮廓提取 人体建模 噪声处理 运动分析 视频
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