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基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法
1
作者
刘先锋
《激光杂志》
北大核心
2025年第7期134-140,共7页
为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方...
为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方法,并结合SURF特征估计和兴趣点重构技术,建立了人体姿态动态的重构匹配模型,实现了人物关节点与捕获数据节点的匹配。采用Hessian矩阵和扩展窗口技术,提取人体运动点的红外成像光谱特征,并利用自校准注意力块(Self-calibrating attention block,SCAblock)模块对特征进行动态修正,进一步提高特征表示的准确性和鲁棒性。将提取的红外成像光谱特征应用于人体行为识别任务中,通过构建参数量与运算复杂度模型,优化行为识别算法的效率和性能。采用四元数向量插值方法对人体姿态进行平滑处理,以提高行为识别的准确性和连续性。仿真测试表明,该方法在采样频率为30 Hz时表现最佳,能细致捕捉人体运动点特征,为行为识别任务提供了丰富的信息,取得了显著的效果。
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关键词
近红外成像光谱
人体姿态分析
HESSIAN矩阵
四元数向量插值方法
行为识别
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职称材料
题名
基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法
1
作者
刘先锋
机构
西安科技大学高新学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第7期134-140,共7页
基金
陕西省体育局科研项目(No.2020323)。
文摘
为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方法,并结合SURF特征估计和兴趣点重构技术,建立了人体姿态动态的重构匹配模型,实现了人物关节点与捕获数据节点的匹配。采用Hessian矩阵和扩展窗口技术,提取人体运动点的红外成像光谱特征,并利用自校准注意力块(Self-calibrating attention block,SCAblock)模块对特征进行动态修正,进一步提高特征表示的准确性和鲁棒性。将提取的红外成像光谱特征应用于人体行为识别任务中,通过构建参数量与运算复杂度模型,优化行为识别算法的效率和性能。采用四元数向量插值方法对人体姿态进行平滑处理,以提高行为识别的准确性和连续性。仿真测试表明,该方法在采样频率为30 Hz时表现最佳,能细致捕捉人体运动点特征,为行为识别任务提供了丰富的信息,取得了显著的效果。
关键词
近红外成像光谱
人体姿态分析
HESSIAN矩阵
四元数向量插值方法
行为识别
Keywords
near infrared imaging spectroscopy
human pose analysis
Hessian matrix
quaternion vector interpolation method
behavior recognition
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法
刘先锋
《激光杂志》
北大核心
2025
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