毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述
（一）研究意义及研究难点
人的视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向,它从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述,属于图像分析和理解的范畴。从技术角度而言,人的运动分析的研究内容相当丰富,主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识；同时,动态场景中运动的快速分割、人体的非刚性运动、人体自遮挡和目标之间互遮挡的处理等也为人的运动分析研究带来了一定的挑战。[1]
总体来说人体动作行为识别中的挑战来自以下两个方面
（1）空间复杂性。不同光照、视角和背景等条件下会呈现不同的动作场景,而在不同的动作场景中相同的人体行为在姿态和特性上会产生差异。即使在恒定的动作场景中,人体动作也会有较大的自由度,而且每种相同的动作在方向、角度、形状和尺寸方面有很大的差异性。此外,人体自遮挡、部分遮挡、人体个体差异、多人物识别对象等问题都是动作识别复杂性在空间上的体现。空间复杂性对人体动作行为识别结果的影响主要体现在精确性方面。
（2）时间差异性。时间差异性是指人体动作发生的时间点不可预测,而且动作的持续间隔也不尽相同。此外,动作在作用时间内也可能存在动作空白间隙。时间差异性要求识别过程中能够辨别动作的起止时间,同时有效判断动作作用的有效时间和间隔，对动作在时域和时序范围内进行更加细致的分析,导致动作在不同速率、顺序和组合情况下都会存在差异。时间差异性不仅对识别精确性产生影响，也会带来计算实时性和效率等影响识别高效性的问题。[2]
（二）研究现状
人体目标识别是近几年计算机视觉领域的一个重要研究方向，在智能监控、人机交互等方面的应用前景巨大[16]。但由于运动的分割、遮挡、阴影和光照的变化等原因，使该项研究是一个极具挑战性的任务。[17]相对于检测、跟踪等技术的发展，其研究进展较为缓慢，尚处于研究的初级阶段，有大量问题需要解决[18]
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（三）前端界面
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