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汇报人：2024-01-29基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别研究

目录CONTENTS引言人体骨架行为识别基础理论基于深度学习的骨架特征提取方法时空权重姿态运动特征模型构建与优化实验设计与结果分析总结与展望

01引言

研究背景与意义人体骨架行为识别是计算机视觉领域的重要研究方向，对于人机交互、智能安防、虚拟现实等领域具有广泛应用价值。随着深度学习技术的发展，基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别方法取得了显著进展，但仍存在诸多挑战和问题需要解决。本研究旨在探索更加有效的人体骨架行为识别方法，提高识别准确率和实时性，为相关领域的应用提供技术支持。

目前，人体骨架行为识别方法主要分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法两大类。其中，基于手工特征的方法主要利用时空兴趣点、骨架关节角度等特征进行行为识别，但受特征提取方法和模型泛化能力的限制，识别效果有限。基于深度学习的方法通过自动学习数据中的特征表示，取得了显著的识别效果，但模型复杂度高、计算量大，难以满足实时性要求。国内外研究现状未来，人体骨架行为识别研究将更加注重多模态信息的融合、动态场景下的行为识别、跨域行为识别等方向的发展。同时，随着深度学习技术的不断进步和计算能力的提升，更加高效、准确的识别方法将被不断提出和应用。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

本研究旨在提高人体骨架行为识别的准确率和实时性，为相关领域的应用提供技术支持。同时，通过对比实验和分析，验证所提方法的有效性和优越性。研究目的本研究将采用深度学习技术，设计基于卷积神经网络和循环神经网络的行为识别模型。首先，利用骨架序列的时空信息，提取有效的姿态运动特征；然后，通过设计合理的网络结构和优化算法，构建高效的行为识别模型；最后，在公开数据集上进行实验验证和性能评估。研究方法研究内容、目的和方法

02人体骨架行为识别基础理论

03骨骼长度和比例因人而异不同人的骨骼长度和比例存在差异，对行为识别造成一定的挑战。01骨架由关节和骨骼组成人体骨架由多个关节和骨骼连接而成，形成复杂的运动系统。02关节具有多自由度每个关节通常具有多个自由度，使得人体能够完成各种复杂的动作。人体骨架结构特点

从原始数据中提取出与行为相关的特征，如关节角度、运动速度等。特征提取模型训练行为分类与识别利用提取的特征训练分类器或回归模型，以识别不同的行为。将新的观察数据与已知行为进行比较，从而将其分类到相应的行为类别中。030201行为识别基本原理

时空特征描述人体在时间和空间上的运动特征，如关节运动轨迹、速度变化等。姿态特征描述人体在某一时刻的姿态信息，如关节角度、骨骼方向等。权重分配根据不同特征对行为识别的重要性进行权重分配，以提高识别准确率。时空权重姿态运动特征概述

03基于深度学习的骨架特征提取方法

卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层等结构，自动学习图像中的局部特征，并逐层抽象形成全局特征。循环神经网络（RNN）适用于处理序列数据，能够捕捉序列中的时间依赖关系，常用于自然语言处理等领域。图卷积神经网络（GCN）针对图结构数据设计的神经网络，能够处理具有复杂拓扑结构的骨架数据。深度学习模型介绍030201

消除不同人体尺寸、拍摄角度等因素对骨架数据的影响，使得不同样本具有可比性。骨架数据标准化针对骨架序列长度不一的问题，通过动态时间规整（DTW）等方法对骨架序列进行对齐。骨架序列对齐计算每个关节点的运动速度，以捕捉更细微的运动信息。骨架关节速度计算骨架序列预处理

提取关节点之间的相对位置、角度等空间关系特征，以描述人体姿态。关节空间特征通过计算关节点的速度、加速度等运动学参数，提取人体运动过程中的动态特征。运动学特征利用深度学习模型自动学习骨架序列中的高层抽象特征，如时空卷积网络（ST-CNN）、图卷积网络（GCN）等提取的特征。深度学习特征将不同来源的特征进行融合，如将关节空间特征与运动学特征、深度学习特征相结合，以提高行为识别的准确性。多模态特征融合特征提取与表示方法

04时空权重姿态运动特征模型构建与优化

时空权重分配策略时间权重分配：根据动作在时间序列上的变化程度分配权重，强调动态行为的时序特征。利用滑动窗口技术分段提取特征，赋予不同时间段不同的权重。采用动态时间规整（DTW）算法处理动作时长不一的问题，实现时间维度的自适应权重分配。利用图论方法构建骨架关节点间的连接关系图，通过节点中心性度量分配空间权重。结合深度学习技术，训练空间权重分配网络，自适应地学习关节点间的空间依赖关系。空间权重分配：关注人体骨架关节点间的空间关系，根据关节点的重要性和关联性分配权重。

010405060302基于骨架关节点的特征描述子：提取关节点的位置、速度和加速度等运动学特征，构建姿态运动特征向量。采用差分法计算关节点的速度和加速