视频中对人体行为的分析（2014年）。

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简介：
为了使机器视觉取代人类的视觉观察和认知，从而更全面地理解世界，并降低背景干扰和噪声对视频中人体特征提取的负面影响，以期提升识别精度，本文在深入研究人体动作表征与识别的基础上，着重考察了局部特征和全局特征各自的优势与不足，进而提出了一种融合局部时空兴趣点与全局累积边缘图像特征的人体行为分析方法。具体而言，该方法首先从视频序列中提取局部时空兴趣点以及全局累积边缘图像特征；随后，通过采用加权字典向量法将这两种特征有机地整合在一起；最后，则利用最近邻距离法来进行人体行为分析和识别任务。通过这种方法，能够有效地获取人体所包含的时空信息、人体的边缘轮廓线以及人的运动趋势和强度。实验结果证实，该方法具有快速的特点，相较于其他算法，其识别率大约提升了2%左右。

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人体行为在视频中的分析（2014年）

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本研究探讨了利用计算机视觉技术对视频中的人体行为进行识别与分析的方法，涵盖动作识别、姿态估计等内容，旨在提升视频理解和交互能力。为了实现机器视觉代替人眼观察认知世界，并减少背景及噪声对视频中人体特征提取的影响以提高识别效果，在研究了人体动作表征与识别的基础上，充分考虑局部和全局特征的优缺点，提出了一种基于局部时空兴趣点和全局累积边缘图像特征相结合的人体行为分析方法。首先从视频序列中提取出局部时空兴趣点及全局累积边缘图像特征；然后利用加权字典向量法将两者有机地结合在一起；最后通过最近距离法进行人体行为的分析与识别。该方法能够有效获取人体的时空特性、边缘轮廓以及运动趋势和强度等信息。实验结果表明，此方法具有快速性，并且相比其他算法，在识别率上有所提升，大约提高了2%左右。

视频镜头中的行为检测与人体动作分析

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本研究聚焦于利用计算机视觉技术，通过视频镜头捕捉和解析人类行为及动作，旨在提升安全监控、医疗康复等领域的人体动作分析精度。 ### 视频镜头检测与人体行为分析 #### 研究背景及意义随着计算机视觉技术的快速发展，对人类动作进行视觉识别已成为该领域的重要研究方向之一。特别是在20世纪90年代以后，“9·11”事件促使这一领域的研究受到了前所未有的关注。在虚拟现实、智能监控系统和身份验证等多个应用中，人体行为分析展现了其巨大的潜力与价值。计算机视觉中的行为分析通常包含两个主要部分：检测特定的动作或行为以及识别这些动作的具体类型。其中，行为检测旨在视频中定位出具体的行为模式；而行为识别则进一步确定该模式的分类属性。这两项任务是推动从基础视觉特征处理（如运动探测、目标分类和人体追踪）向更高层次的认知功能（例如理解与描述人类行为）发展的关键环节。尽管在这一领域取得了显著进展，但复杂多变的实际场景及多样化的动作类型仍带来了许多挑战。如何准确地检测并识别出背景复杂的视频中的具体行为，并解决遮挡、视角变换等问题依然是亟待攻克的难题。 #### 镜头分析镜头变化是视频处理的基础步骤之一，在人体行为分析中尤为重要，作为预处理阶段的一部分，它帮助区分不同场景之间的转换关系。传统的方法依赖于强度、颜色和形状等低级特征来识别这些转变，但在存在噪音或摄像机运动的情况下表现不佳。为此，本研究提出了一种基于时空显著性变化的统计方法以检测视频中的镜头变换。该策略通过结合时间历史帧信息与当前空间数据生成显著图，并使用空时显著性差异作为关键指标构建出有效的识别器来区分各种类型的镜头转变。实验结果表明，在TREC01数据库及广告、体育和电影等不同种类的视频素材上，此方法展示了卓越的效果。 #### 行为检测在行为检测方面，本段落提出了一种由粗到精匹配策略用于复杂人体动作的识别工作。首先通过时间和空间分割初步定位可能包含查询行为的部分区域；随后精确计算每个候选区与目标行为结构相似度完成最终判断。这一方法不仅能在Weizmann数据库中获得接近穷举搜索算法的结果，而且显著降低了处理成本。 #### 行为识别人体动作分类和检测虽有交集但又有所不同：前者通常基于已知训练样本类别来判定未知的行为类型。本研究在前景周期行为及原始周期行为的识别上取得重要进展： - 对于前景周期行为，我们引入了一种新的描述符——体语义局部二值模式（BSLBP），该方法能从人体轮廓堆叠形成的时空体积中直接提取低维特征，并且具备良好的视角变化、部分遮挡及动作方式不规则性的抗扰性。在Weizmann I库的前景行为数据集上，BSLBP实现了95.56%的成功率。 - 对于原始周期行为，则采用了一种正则回归秩1张量投影技术来处理视频的大维度问题，并直接将张量样本映射至对应的类别标签。该方法在Weizmann I库和KTH库的分割与完整动作数据集上展现了优越的表现。 #### 结论及未来展望综上所述，本段落通过创新性算法和技术为镜头变化检测以及人体行为分析提供了重要的贡献，并且这些技术不仅具有理论价值，在实践中也证明了其有效性。未来的研究方向可以考虑： 1. **增强鲁棒性和泛化能力**：开发更强大的方法以适应各种环境下的变化。 2. **提升实用性能**：设计出高效、易于部署的系统，以便在更多实际场景中应用这些技术。 3. **探索新的应用场景**：结合深度学习和大数据分析等新兴科技，在医疗健康、教育娱乐等领域进一步扩展人体行为识别的应用范围。通过持续的技术创新与进步，视频镜头检测及人体行为分析将在未来的智能社会发挥更加重要的作用。

人体异常行为识别的MATLAB视频分析工具.zip

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本资源提供一套基于MATLAB的人体异常行为识别系统开发工具包，内含视频处理与分析代码、示例数据及详细文档，适用于科研与教学。本系统为人体异常行为检测系统。该文件夹下共包含12个文件，其中包括9个matlab代码文件、一个视频源文件夹（内含4个视频）、一个指导视频和一份说明文档。使用时只需打开Main_Test.fig文件并点击运行即可开始使用。

人体异常行为识别的MATLAB视频分析工具.zip

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本资源为一套用于检测和分类人体异常行为的MATLAB工具包，包含视频处理与机器学习算法，适用于安防监控及智能交通等领域研究。 Matlab人体异常行为检测可以识别商城中的小偷及其它可疑人员。

人体异常行为识别预警的MATLAB视频分析工具.zip

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本资源提供了一种基于MATLAB开发的人体异常行为识别与预警系统，通过视频分析技术自动检测并预警潜在的风险行为，保障公共安全。人体行为异常监控系统主要针对老年人群体设计。该系统在固定摄像头的情况下自动检测人的运动轨迹，并与预先设定的行为库进行匹配，以判断是否存在异常行为。数字图像预处理部分采用了图像二值化、腐蚀和膨胀等方法为后续的人体目标跟踪和检测做准备。此外，还使用了帧差法和ViBe算法来提高系统的准确性和效率。

关于视频监控中人体行为识别的研究

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本研究致力于探索和开发先进的算法和技术，以提高视频监控系统对人体行为的识别精度与效率，增强公共安全及隐私保护措施。我们提出了一种人体行为识别模型及前景提取方法。针对人体运动过程中可能出现的新行为问题，该模型采用分层Dirichlet过程聚类技术来分析人体特征数据，并判断是否存在未知的行为模式；对于包含新行为的特征向量，则使用无限隐Markov模型进行有监督学习，由管理者将新的行为模式添加到规则与知识库中。当知识库中的行为模式积累至一定规模时，系统可以实现无监督的人体行为分析，通过高效的Viterbi解码算法完成这一过程。在前景提取方面，我们提出了一种结合背景边缘模型和传统背景模型的方法，以有效避免光照、阴影等外部因素对识别准确性的影响。实验结果表明，在实时视频监控场景中，本方法具有独特的优势，并且能够有效地进行人体行为的识别分析。

基于视频检测的车辆跟踪卡尔曼滤波算法及行为分析（2014年）

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本研究提出了一种基于视频检测的车辆跟踪卡尔曼滤波算法，并进行了车辆行为分析。该方法在2014年被开发，有效提升了交通监控系统的准确性与实时性。采用基于目标检测的运动目标跟踪策略，首先利用时间差分法进行运动目标检测以获取初始位置；然后通过卡尔曼滤波器预测下一时刻的目标位置，并结合实际检测结果对预测值进行评估与校正，从而获得准确的位置信息，并据此分析车辆行为。实验表明该方法能够有效解决部分和短时完全遮挡情况下的可靠跟踪问题。

对中国商业银行破产风险的ZSCORE指数分析（2014年）

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本研究运用ZSCORE模型评估中国商业银行在2014年的破产风险，通过财务比率综合评分，旨在揭示银行体系潜在的风险状况和稳定性。随着金融市场开放及银行业竞争加剧，并考虑到存款保险制度即将推出的可能情况，提高我国商业银行的风险管理水平、保障其破产风险变得尤为重要。为了分析我国商业银行的破产风险与绩效以及资本结构之间的关系并提供相应的风险管理建议，选取了2000年至2012年间21家中国商业银行作为样本数据。通过引入ZSCORE指数来衡量这些银行的破产风险大小（即ZSCORE值越大表示破产风险越小），我们建立了一个固定效应模型以探讨破产风险、资本结构和绩效之间的关系。经过回归分析，发现效率比率被剔除后，只有核心资本充足率、资产收益率以及资产结构比率与商业银行的破产风险显著相关，并且这些因素都呈现出正向关联性。