第3期 林海波，等：改进高斯核函数的人体姿态分析与识别 ·441- and Signal Based Surveillance.Como,Italy,2005:213- 4 结束语 218 在充分研究常用行为表示方法的基础上，针对人 [8]BACKES M,HRITCU C,MAFFEI M.Type-checking zero- 体骨骼关节的特点提出了基于球坐标系下人体关节 knowledge C//Proceedings of the 15th ACM Conference 角的行为表示特征量。并针对欧氏距离计算方法难 on Computer and Communications Security.New York, 以完全反映人体关节运动数据样本点与测试点之间 USA:ACM,2008:357-370 位置关系的问题，采用测地线距离代替欧氏距离的对 [9]杨庆，陈桂明，刘鯖洁，等.基于测地线距离的核主元 高斯核函数进行改进，构建基于测地线距离的姿态核 分析在齿轮泵故障识别中应用J].上海交通大学学报， 函数。最后，创建了基于二叉树的多类支持向量机对 2011,45(11):1632-1636. 人体12种常见上肢行为姿态进行识别，并通过和其 YANG Qing,CHEN Guiming,LIU Qingjie,et al.Applica- 他姿态识别方法对比，验证了该人体姿态识别方法的 tion of kernel principal component analysis based on geodes- 优越性，具有较高的识别率。然而，本文的人体姿态 ic distance in pattern recognition of gear pump[J].Journal 识别只是针对某种特定姿势，实际生活中，人体的姿 of Shanghai Jiao Tong University,2011,45(11):1632- 势往往是连续的。未来的工作将是把特定姿势作为 1636. 人体动作的关键姿势，并按照一定的顺序编排成运动 [10]YUAN Lu,SUN Jian,QUAN Long,et al.Image deblur- 序列，完成连续姿态序列的行为识别。 ring with blurred/noisy image pairs[J].ACM Transactions on Graphics(T0G),2007,26(3):1. 参考文献： [I1]CRISTIANINI N,SHAWE-TAYLOR J.支持向量机导论 [M].李国正，王猛，曾华军，译北京：电子工业出版 [1]WEINLAND D,RONFARD R,BOYER E.Free viewpoint 社，2004. action recognition using motion history volumes[J].Com- [12]DU Chengjin,SUN Dawen.Multi-classification of pizza u- puter Vision and Image Understanding,2006,104(2/3): 249-257. sing computer vision and support vector machine[J].Jour- [2]WANG Liang,SUTER D.Informative shape representations nal of Food Engineering,2008,86(2):234-242. 作者简介： for human action recognition C//18th International Con- 林海波，男，1965年生，副教授，主 ference on Pattern Recognition.Hong Kong,China,2006, 要研究方向为机器人技术及应用、自动 2:1266-1269. 控制技术、模式识别。主持完成省部级 [3]GIRSHICK R,SHOTTON J,KOHLI P,et al.Efficient re- 及其他科研项目4项，申请国家发明专 gression of general-activity human poses from depth images 利2项，发表学术论文10余篇。 [C]//2011 IEEE International Conference on Computer Vi- sion (ICCV).Barcelona,Spain,2011:415-422. [4]SEMPENA S,MAULIDEVI N U,ARYAN P R.Human ac- 王浩，男，1990年生，硕士研究生。 tion recognition using dynamic time warping[C]//2011 In- 主要研究方向为智能系统及机器人、模 ternational Conference on Electrical Engineering and Infor- 式识别。 matics (ICEEI).Bandung,Indonesia,2011:1-5. [5 VEERARAGHAVAN A,ROY-CHOWDHURY A K, CHELLAPPA R.Matching shape sequences in video with applications in human movement analysis [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelli- 张毅，男，1966年生，教授，博士生 导师，博士，中国计量测试学会高级会 gence,2005,27(12):1896-1909. 员，重庆市人工智能学会理事。主要 [6]LUO Ying,WU T D.HWANG J N.Object-based analysis 研究方向为机器人技术及应用、生物 and interpretation of human motion in sports video sequences 信号处理及应用、模式识别。主持完成 by dynamic Bayesian networks[J].Computer Vision and 省部级及其他科研项目10余项，申请 Image Understanding,2003,92(2/3):196-216. 国家发明专利4项。发表学术论文60余篇，其中被SCI,EI [7]BUCCOLIERI F,DISTANTE C,LEONE A.Human posture 检索30余篇，出版专著1部、教材2部。 recognition using active contours and radial basis function neural network C//IEEE Conference on Advanced Video国家发明专利 ４ 项。发表学术论文 ６０ 余篇，其中被 ＳＣＩ、ＥＩ ４ 结束语 在充分研究常用行为表示方法的基础上，针对人 体骨骼关节的特点提出了基于球坐标系下人体关节 角的行为表示特征量。 并针对欧氏距离计算方法难 以完全反映人体关节运动数据样本点与测试点之间 位置关系的问题，采用测地线距离代替欧氏距离的对 高斯核函数进行改进，构建基于测地线距离的姿态核 函数。 最后，创建了基于二叉树的多类支持向量机对 人体 １２ 种常见上肢行为姿态进行识别，并通过和其 他姿态识别方法对比，验证了该人体姿态识别方法的 优越性，具有较高的识别率。 然而，本文的人体姿态 识别只是针对某种特定姿势，实际生活中，人体的姿 势往往是连续的。 未来的工作将是把特定姿势作为 人体动作的关键姿势，并按照一定的顺序编排成运动 序列，完成连续姿态序列的行为识别。 参考文献： ［１］ＷＥＩＮＬＡＮＤ Ｄ， ＲＯＮＦＡＲＤ Ｒ， ＢＯＹＥＲ Ｅ． Ｆｒｅｅ ｖｉｅｗｐｏｉｎｔ ａｃｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｍｏｔｉｏｎ ｈｉｓｔｏｒｙ ｖｏｌｕｍｅｓ ［ Ｊ］． Ｃｏｍ⁃ ｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ， ２００６， １０４（２ ／ ３）： ２４９⁃２５７． ［２］ＷＡＮＧ Ｌｉａｎｇ， ＳＵＴＥＲ Ｄ． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅ ｓｈａｐｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ １８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ⁃ ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２００６， ２： １２６６⁃１２６９． ［３］ＧＩＲＳＨＩＣＫ Ｒ， ＳＨＯＴＴＯＮ Ｊ， ＫＯＨＬＩ Ｐ， ｅｔ ａｌ． Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｒｅ⁃ ｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｅｒａｌ⁃ａｃｔｉｖｉｔｙ ｈｕｍａｎ ｐｏｓｅｓ ｆｒｏｍ ｄｅｐｔｈ ｉｍａｇｅｓ ［Ｃ］ ／ ／ ２０１１ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉ⁃ ｓｉｏｎ （ＩＣＣＶ）． Ｂａｒｃｅｌｏｎａ， Ｓｐａｉｎ， ２０１１： ４１５⁃４２２． ［４］ＳＥＭＰＥＮＡ Ｓ， ＭＡＵＬＩＤＥＶＩ Ｎ Ｕ， ＡＲＹＡＮ Ｐ Ｒ． Ｈｕｍａｎ ａｃ⁃ ｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ［Ｃ］ ／ ／ ２０１１ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒ⁃ ｍａｔｉｃｓ （ＩＣＥＥＩ）． Ｂａｎｄｕｎｇ， Ｉｎｄｏｎｅｓｉａ， ２０１１： １⁃５． ［ ５ ］ ＶＥＥＲＡＲＡＧＨＡＶＡＮ Ａ， ＲＯＹ⁃ＣＨＯＷＤＨＵＲＹ Ａ Ｋ， ＣＨＥＬＬＡＰＰＡ Ｒ． Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｓｈａｐｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｉｎ ｖｉｄｅｏ ｗｉｔｈ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ［ Ｊ ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉ⁃ ｇｅｎｃｅ， ２００５， ２７（１２）： １８９６⁃１９０９． ［６］ＬＵＯ Ｙｉｎｇ， ＷＵ Ｔ Ｄ， ＨＷＡＮＧ Ｊ Ｎ． Ｏｂｊｅｃｔ⁃ｂａｓｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｍｏｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐｏｒｔｓ ｖｉｄｅｏ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｂｙ ｄｙｎａｍｉｃ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ， ２００３， ９２（２ ／ ３）： １９６⁃２１６． ［７］ＢＵＣＣＯＬＩＥＲＩ Ｆ， ＤＩＳＴＡＮＴＥ Ｃ， ＬＥＯＮＥ Ａ． Ｈｕｍａｎ ｐｏｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｏｕｒｓ ａｎｄ ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｉｄｅｏ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｂａｓｅｄ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ． Ｃｏｍｏ， Ｉｔａｌｙ， ２００５： ２１３⁃ ２１８． ［８］ＢＡＣＫＥＳ Ｍ， ＨＲＩＴＣＵ Ｃ， ＭＡＦＦＥＩ Ｍ． Ｔｙｐｅ⁃ｃｈｅｃｋｉｎｇ ｚｅｒｏ⁃ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １５ｔｈ ＡＣＭ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２００８： ３５７⁃３７０． ［９］杨庆， 陈桂明， 刘鲭洁， 等． 基于测地线距离的核主元 分析在齿轮泵故障识别中应用［Ｊ］． 上海交通大学学报， ２０１１， ４５（１１）： １６３２⁃１６３６． ＹＡＮＧ Ｑｉｎｇ， ＣＨＥＮ Ｇｕｉｍｉｎｇ， ＬＩＵ Ｑｉｎｇｊｉｅ， ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｃａ⁃ ｔｉｏｎ ｏｆ ｋｅｒｎｅｌ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｏｄｅｓ⁃ ｉｃ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｉｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅａｒ ｐｕｍｐ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏ Ｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１１， ４５ （ １１）： １６３２⁃ １６３６． ［１０］ＹＵＡＮ Ｌｕ， ＳＵＮ Ｊｉａｎ， ＱＵＡＮ Ｌｏｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｉｍａｇｅ ｄｅｂｌｕｒ⁃ ｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｂｌｕｒｒｅｄ ／ ｎｏｉｓｙ ｉｍａｇｅ ｐａｉｒｓ［Ｊ］． ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ （ＴＯＧ）， ２００７， ２６（３）： １． ［１１］ＣＲＩＳＴＩＡＮＩＮＩ Ｎ， ＳＨＡＷＥ⁃ＴＡＹＬＯＲ Ｊ． 支持向量机导论 ［Ｍ］． 李国正， 王猛， 曾华军， 译． 北京： 电子工业出版 社， ２００４． ［１２］ＤＵ Ｃｈｅｎｇｊｉｎ， ＳＵＮ Ｄａｗｅｎ． Ｍｕｌｔｉ⁃ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｉｚｚａ ｕ⁃ ｓｉｎｇ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ［Ｊ］． Ｊｏｕｒ⁃ ｎａｌ ｏｆ Ｆｏｏｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００８， ８６（２）： ２３４⁃２４２． 作者简介： 林海波，男，１９６５ 年生，副教授，主 要研究方向为机器人技术及应用、自动 控制技术、模式识别。 主持完成省部级 及其他科研项目 ４ 项，申请国家发明专 利 ２ 项， 发表学术论文 １０ 余篇。 王浩，男，１９９０ 年生，硕士研究生， 主要研究方向为智能系统及机器人、模 式识别。 张毅，男，１９６６ 年生，教授，博士生 导师，博士，中国计量测试学会高级会 ４４１· 研究方向为机器人技术及应用 、 员， 重庆市人工智能学会理事。主要 生物 第 ３ 期 林海波，等：改进高斯核函数的人体姿态分析与识别 · 信号处理及应用、模式识别。 主持完成 省部级及其他科研项目 １０ 余项，申请 检索 ３０ 余篇，出版专著 １ 部、教材 ２ 部