基于频率筛分的无监督人体姿态特征提取与识别研究

基于视频序列的人体行为分析需要检测和判别人体姿态,已有人体姿态检测与判别方法往往达不到实用性要求。从两个方面探讨应用BEMD(bidimensional empirical mode decomposition)算法提升特征分离度与判别性,以进行人体姿态检测和判别:BEMD分解源图像得到的多层固有模态图BIMF具有判别特征,可形成具有强边缘的对比度高的区域,其中包括人体轮廓区域;从低分辨率尺度BIMF图像到高分辨率尺度BIMF图像递归计算,建立基于BEMD的多尺度树(BEMD multiscale-trees tructured)模型,快速提取目标区域并获取人体形状轮廓特征。实验证明,利用该方法进行人体姿态轮廓特征提取,并建立人体姿态的简化模型,可快速检测并判别人体姿态,以达到实时识别。