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多功能整合型精细行为识别分析系统 大小鼠精细行为
在人工智能研究领域,这一技能叫人体行为识别,是智能监控、人机交互、机器人等诸多应用的一项基础技术。以电影提到的老人智能看护场景为例,智能系统通过实时检测和分析老人的行动,判断老人是否正常吃饭、服药、是否保持最di的运动量、是否有异常行动出现(例如摔倒),从而及时给予提醒,确保老人的生活质量不会由于独自居住而有所降低。第二个例子是人机交互系统,通过对人的行为进行识别,猜测用户的“心思”,预测用户的意图,及时给予准确的响应。第三个例子是医院的康复训练,通过对动作行为的规范程度做出识别,评估恢复程度以提供更好的康复指导等。
行为识别是一项具有挑战性的任务,受光照条件各异、视角多样性、背景复杂、类内变化大等诸多因素的影响。对行为识别的研究可以追溯到1973年,当时Johansson通过实验观察发现,人体的运动可以通过一些主要关节点的移动来描述,因此,只要10-12个关键节点的组合与追踪便能形成对诸多行为例如跳舞、走路、跑步等的刻画,做到通过人体关键节点的运动来识别行为。正因为如此,在Kinect的游戏中,系统根据深度图估计出的人体骨架(Skeleton,由人体的一些关节点的位置信息组成),对人的姿态动作进行判断,促成人机交互的实现。另一个重要分支则是基于RGB视频做行为动作识别。与RGB信息相比,骨架信息具有特征明确简单、不易受外观因素影响的优点。我们在这里主要探讨基于骨架的行为识别及检测。
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