動作辨識方法ACTIVITY RECOGNITION METHOD

專利類型

發明

專利國別 (專利申請國家)

美國

專利申請案號

13/551,706

專利證號

US 8,928,816 B2

專利獲證名稱

動作辨識方法ACTIVITY RECOGNITION METHOD

專利所屬機關 (申請機關)

國立臺灣科技大學

獲證日期

2015/01/06

技術說明

近年來人體動作辨識已成為一種熱門的研究潮流，許多學者想盡辦法想要找出一套容易的人體姿勢辨識方法，但這存在著許多困難。其中一種困難是人類的動作是由連續地姿勢所形成的，而且每一種動作包含了很多身體移動的部位，也因為如此，這些動作牽涉到高維度與複雜度的問題。另一個就是，研究學者們必須處理影片裡每幅畫面中的時間與空間資訊；更甚者就是，如果在影片中出現兩個以上的人，則必須思考如何指派一個辨識用的身份，給予影片中出現的人，而指派一個良好的身份則可以正確地辨識影片中的人做出的各種動作。 我們提出了一個基於決策法則的人體動作辨識技術。在一連串的前處理步驟後，我們可以從影片中取得可包含整個身體的最小區塊，我們將從區塊與影片中取得的參數帶入算式中得到特徵向量，接著使用Hu矩、身體旋轉角度以及特徵向量來建構一個支援向量機之決策樹。在決策樹中每一個支援向量機都藉由選擇適當的特徵與參數並分別經過訓練與測試，以求達到最佳地分類效能。在訓練時，藉由觀察者來手動決定其動作並建立訓練用的資料。我們提出的人體動作辨識技術可以偵測直立與非直立的連續動作，同時也進一步提出一個簡單地指派身分方法，在實驗所設置的某些限制下，此法可以用來辨別影片畫面中的移動目標。 實驗的部份我們使用解析度為320ⅹ240的影片，這種畫質的錄影器材比高畫質設備來得便宜且容易取得，所以相當適合用在智慧型建築的監控與各種應用上。我們所提出的方法可以偵測六種人體動作，分別為：行走、跑步、蹲(下與上)、坐、躺以及跳躍。根據論文實驗結果，單人的平均動作辨識率可達到97.1%，多人可以達到95.9%，其判斷結果伴隨至多5幅畫面的延遲時間。 In this technique, we proposed human activity recognition techniques based on the decision method. After the preprocessing steps, we obtain the minimal bounding box of body from the video. Once we get parameters of the bounding box we put them into equations after that we can get some feature vectors. Then we use Hu moments, body orientation angle and the feature vectors to construct a Support Vector Machines (SVM) decision tree. Each SVM on the decision tree is trained and tested separately to achieve its best classification performance by choosing proper features and parameters. In the training step, we construct our training data which is manually determined by observers. Our human activity recognition technique can detect non erect and erect continuous postures. We also propose a simple ID assignment method to detect more than one people in the same time under our experimental restrictions.

備註

本部(收文號1070027036)同意該校107年4月23日臺科大研字第1070102750號函申請終止維護專利

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