基于视觉的人自然行为识别算法研究

本项目关注在应用中更加具有实际意义的人自然行为，研究基于视觉的人的行为识别理论及其关键技术。研究内容包括：借鉴感知学理论建立迭代的行为识别策略；建立结合随机文法推理和动态概率网络模型相结合的分层行为模型；建立基于行为分解的动态概率网络结构设计方法，以及在上述基础上开发结合金融监控应用的测试、评估软件平台。本项目的研究成果可以广泛的应用到智能视频监控、人机感知接口、虚拟现实、运动分析及视频检索等方面，进一步促进国家的工业、金融、医疗、交通、军事国防等行业的发展。本项目在利用多学科知识同时为众多相关学科提供了一个发展的机遇，对于解决基于视觉的人的运动分析中涉及的特征提取、目标表达以及模式识别等理论问题具有重要的理论价值。本项目对探索新的行为识别方法、解决现有方法存在的问题有重要的理论意义，将有助于促进我国视频智能处理技术的发展。