10、姿态模板与动作识别的新表示

姿态模板与动作识别的新表示

1. 引言

姿态模板与动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在智能监控、人机交互、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。传统的姿态和动作识别方法往往依赖于手工设计的特征和复杂的模型，难以适应多样化的应用场景。近年来，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的方法逐渐成为主流，但仍存在一些局限性，如需要大量的标注数据、模型复杂度高等问题。本文将介绍一种新的姿态模板与动作识别表示方法，该方法结合了几何结构信息，提高了识别的精度和鲁棒性。

2. 新的表示方法

2.1 隐式形状模型（ISM）

隐式形状模型（ISM）是一种用于3D数据中物体类别识别的强大工具。ISM通过在三维空间中使用概率霍夫投票来编码空间关系，从而实现对物体类别及其位置的识别。ISM的基本思想是基于对象中心位置的非参数概率质量函数来进行物体类别识别和实例定位。这些概率函数来源于广义霍夫变换算法投票空间的概率解释。投票由与从一组训练示例中学习的代码本以及投票匹配的局部特征进行。

2.2 几何结构信息的利用

在传统的姿态和动作识别方法中，几何结构信息常常被忽视。然而，几何结构信息对于提高识别精度至关重要。新的表示方法通过引入几何结构信息，使得模型能够更好地捕捉物体的形状和姿态特征。例如，通过使用几何上定位良好的信息，这些方法还可以作为在杂乱、遮挡和多个物体实例存在的情况下特定物体类别的检测器。典型的感兴趣物体类别包括行人、面孔、人类、汽车等。

3. 技术细节

3.1 模板匹配

模板匹配是一种常用的姿态和动作识别技术。通过将待识别的姿态或动作与预定义的模板进行匹配