摘要：針對(duì)傳統(tǒng)方法在人體行為識(shí)別方面拓展性不強(qiáng)等問題，提出一種序列化的研究思想，提取骨骼圖的特征矢量，用SVM訓(xùn)練和識(shí)別靜態(tài)動(dòng)作，形成序列即可表示動(dòng)態(tài)動(dòng)作，因此只要豐富靜態(tài)動(dòng)作庫，就可以實(shí)現(xiàn)多種動(dòng)態(tài)動(dòng)作的識(shí)別，具有很好的拓展性。為了減少靜態(tài)動(dòng)作識(shí)別錯(cuò)誤產(chǎn)生的影響，提出一種基于前后信息的糾錯(cuò)算法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，并且具有很好的魯棒性和實(shí)時(shí)性。

0引言

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力大大提升，針對(duì)大數(shù)據(jù)的處理漸漸得以實(shí)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上發(fā)展而來的人體行為姿態(tài)識(shí)別為人機(jī)交互、視頻監(jiān)控和智能家居等方面的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。近些年，研究人員已經(jīng)在人體行為識(shí)別方面做了大量的研究工作，取得了許多重要的成果，但是對(duì)于復(fù)雜人體行為的識(shí)別準(zhǔn)確率較低，仍然有待于提高。

基于視覺的人體行為識(shí)別方法[2]可以分為兩類，一類基于模板匹配[3]，一類基于機(jī)器學(xué)習(xí)[4]?；谀０迤ヅ涞姆椒ㄍㄟ^計(jì)算當(dāng)前動(dòng)作與模板庫里的模板之間的相似度，把當(dāng)前模板判定為最相似動(dòng)作的過程。IBANEZ R和SORIA A等人通過提取人體肢體行為軌跡，分別用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）和隱馬爾科夫（HMM）算法，基于模板匹配進(jìn)行人體行為識(shí)別[5]?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法通過提取樣本特征對(duì)樣本訓(xùn)練，得到一個(gè)分類器，此分類器具有預(yù)測(cè)未知樣本的能力。TRIGUEIROS P和RIBEIRO F等人就對(duì)比了幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在手勢(shì)識(shí)別上的應(yīng)用[6]。但是，這些算法都是為某一具體行為動(dòng)作所設(shè)計(jì)，當(dāng)需要檢測(cè)額外的行為動(dòng)作時(shí)，又需要重新設(shè)計(jì)方案，拓展性較差。

本文使用從Kinect[7]采集的骨骼圖數(shù)據(jù)(由MSRC-12 Gesture Dataset數(shù)據(jù)庫[8]提供)，Kinect提取的骨骼圖像能夠克服光線強(qiáng)弱等外界因素帶來的干擾，具有較強(qiáng)的魯棒性；提取骨骼特征，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法對(duì)靜態(tài)動(dòng)作分類，最終形成序列；從序列中找出需要識(shí)別的動(dòng)作序列的過程即可表示動(dòng)態(tài)動(dòng)作識(shí)別過程，此過程具有很好的實(shí)時(shí)性和拓展性。

1基于骨骼圖的特征提取

選取既能夠充分表示人體某一動(dòng)作，又不包含過多的冗余信息的人體特征特征提取對(duì)行為識(shí)別的研究很有價(jià)值。根據(jù)人體機(jī)械學(xué)理論，本文通過提取4個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)向量、5個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)角度和4個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)距離系數(shù)表示人體行為姿態(tài)。

1.1關(guān)節(jié)點(diǎn)向量提取

如圖1所示，4個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)向量分別是左上臂(VSL-EL)、右上臂(VSR-ER)、左大腿(VHL-KL)和右大腿(VHR-KR)?，F(xiàn)以左上臂為例，計(jì)算左上臂向量。已知左肩膀(ShoulderLeft)關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為SL(Sx，Sy，Sz)，左手肘(ElbowLeft)關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為EL(Ex，Ey，Ez)，則左上臂關(guān)節(jié)點(diǎn)向量計(jì)算方法如式(1)所示。其他關(guān)節(jié)點(diǎn)向量以此類推。

1.2關(guān)節(jié)點(diǎn)角度提取

在原有向量的基礎(chǔ)上提取4個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)角度。聯(lián)合關(guān)節(jié)點(diǎn)向量，可以描述人體左小臂、右小臂、左小腿和右小腿的活動(dòng)狀態(tài)。圖1中θEL、θER、θKL和θKR分別表示左肘關(guān)節(jié)點(diǎn)角度、右肘關(guān)節(jié)點(diǎn)角度、左膝關(guān)節(jié)點(diǎn)角度和右膝關(guān)節(jié)點(diǎn)角度。θHC表示臀部中心到頭部的向量與豎直方向向量之間的夾角，可以表示人體姿態(tài)的彎腰程度，描述整體軀干的活動(dòng)狀態(tài)。夾角可以通過式(2)計(jì)算獲得。

其中V1、V2分別表示兩個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)向量，θ表示這兩個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)向量的夾角。

1.3關(guān)節(jié)點(diǎn)距離系數(shù)提取

為了能夠讓選取特征對(duì)上肢手部活動(dòng)更加敏感，本文加入4個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)距離系數(shù)。圖1中，a為臀部中心到頭部的關(guān)節(jié)向量，b為頭部到右手的關(guān)節(jié)向量，c為頭部到左手的關(guān)節(jié)向量，d為臀部中心到右手的關(guān)節(jié)向量，e為臀部中心到左手的關(guān)節(jié)向量。通過式(3)可以獲得頭部到左右手的相對(duì)距離系數(shù)d1、d2和臀部中心到左右手的相對(duì)距離系數(shù)d3、d4。

至此，基于骨骼圖的特征可以表示為式(4)所示的特征矩陣，共計(jì)4×3+5+4=21維。

2基于SVM的識(shí)別算法流程

支持向量機(jī)[9]（Support Vector Machines，SVM）是一種用于分類的算法，它能夠在多維空間找出完美劃分事物的超平面。本文使用SVM進(jìn)行動(dòng)作分類，以二分類支持向量機(jī)為例，已知訓(xùn)練樣本集T：

使用多個(gè)二分類器形成多分類器，用豐富的樣本訓(xùn)練并識(shí)別人體靜態(tài)姿勢(shì)。

2.2動(dòng)態(tài)動(dòng)作的序列化識(shí)別

設(shè)定某一采樣頻率，所提取到每一幀骨骼圖都以靜態(tài)的方式呈現(xiàn)。對(duì)每一幀骨骼圖進(jìn)行靜態(tài)動(dòng)作識(shí)別，可以得到一串長(zhǎng)序列。在長(zhǎng)序列中尋找待識(shí)別序列即為動(dòng)態(tài)動(dòng)作識(shí)別。如圖2所示，一組抬起雙手舉高（Start system）的動(dòng)作可以分解為G1、G2、G3 3個(gè)靜態(tài)動(dòng)作，因此只要在長(zhǎng)序列中檢測(cè)到連續(xù)的G1、G2、G3 3個(gè)靜態(tài)動(dòng)作即可判定出現(xiàn)“抬起雙手舉高”的動(dòng)態(tài)動(dòng)作。

2.3分類的糾錯(cuò)過程

為了減小靜態(tài)姿勢(shì)識(shí)別錯(cuò)誤對(duì)動(dòng)態(tài)動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率的影響，本文提出一種基于前后信息的姿態(tài)糾正算法。一般情況下，相鄰兩幀或者多幀的數(shù)據(jù)描述的都是同一動(dòng)作。算法流程圖如圖3所示，其中predict是分類器預(yù)測(cè)的結(jié)果，sequence是最終形成的長(zhǎng)序列。首先判斷當(dāng)前預(yù)測(cè)結(jié)果是否與長(zhǎng)序列隊(duì)尾數(shù)據(jù)相同，如果相同，說明當(dāng)前動(dòng)作與上一幀動(dòng)作相同，把預(yù)測(cè)結(jié)果加入長(zhǎng)序列隊(duì)尾；如果不相同，需要驗(yàn)證當(dāng)前預(yù)測(cè)結(jié)果是否出錯(cuò)。此算法判斷當(dāng)前動(dòng)作之后的n（本文選取15）幀預(yù)測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)最多的數(shù)據(jù)是否等于當(dāng)前動(dòng)作預(yù)測(cè)結(jié)果，并且其所占比是否大于某一閾值(本文選取0.5)，如果是，將當(dāng)前動(dòng)作的預(yù)測(cè)結(jié)果加入長(zhǎng)序列隊(duì)尾；如果否，說明當(dāng)前動(dòng)作預(yù)測(cè)結(jié)果出錯(cuò)，長(zhǎng)序列隊(duì)尾數(shù)據(jù)保持不變。

3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1訓(xùn)練靜態(tài)動(dòng)作

MSRC-12 Gesture Dataset是微軟提供的數(shù)據(jù)庫，共包括12組動(dòng)作。本文選擇其中3組動(dòng)作，分別為Start system、Duck和Push right，如圖2、圖4和圖5所示。

顯然，大多數(shù)志愿者保持某一靜態(tài)動(dòng)作的時(shí)間并不一致。為了合理利用資源和方便處理，把姿勢(shì)劃分為進(jìn)行態(tài)和保持態(tài)兩種狀態(tài)：

(1)進(jìn)行態(tài)是一組動(dòng)作的中間狀態(tài)，即兩種靜態(tài)姿態(tài)的過度，可包含運(yùn)動(dòng)過程中較大范圍的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，圖2（b）的G2和圖5(b)中的G5即是進(jìn)行態(tài)。因?yàn)檫M(jìn)行態(tài)不能對(duì)決策結(jié)果起決定性作用，所以進(jìn)行態(tài)并不需要非常高的識(shí)別精確度。

(2)保持態(tài)是一組動(dòng)作中保持時(shí)間較長(zhǎng)的狀態(tài)，能夠?qū)ψ藙?shì)的識(shí)別起決定性作用，因此需要很高的識(shí)別準(zhǔn)確率。圖2(a)中的G1、圖2(c)中的G3、圖4(b)中的G4以及圖5(c)中的G6都屬于保持態(tài)。實(shí)驗(yàn)中，從10人中選取600幀G1姿勢(shì)，5人中選取550幀G2、G3、G4、G5和G6姿勢(shì)，共3 350幀數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練分類器，SVM識(shí)別結(jié)果見表1。

3.2靜態(tài)動(dòng)作結(jié)果分析

采用十折交叉驗(yàn)證法檢驗(yàn)分類器的性能，最終得到的平均識(shí)別準(zhǔn)確度為93.12%。表1為單個(gè)姿態(tài)的識(shí)別準(zhǔn)確度。從表1可以看出，位于保持態(tài)的姿態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率普遍在90%以上，達(dá)到較高的準(zhǔn)確率。進(jìn)行態(tài)姿態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率比保持態(tài)稍低，但是從前文可知，這對(duì)最終的判定結(jié)果影響不大。

3.3序列糾錯(cuò)

采用2.3節(jié)所述的方法進(jìn)行姿態(tài)序列糾錯(cuò)。不失一般性，從實(shí)驗(yàn)的3 350幀數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取150幀數(shù)據(jù)（原序列）為例，見圖6（a）。在原序列第30幀左右，姿勢(shì)2（G2）向姿勢(shì)3（G3）過度階段出現(xiàn)了較多錯(cuò)分類現(xiàn)象。圖6（b）是采用2.3節(jié)方法糾錯(cuò)后序列，可以看出，整個(gè)序列變得光滑得多，上述的分類錯(cuò)誤得到了抑制，大大方便了后續(xù)動(dòng)作識(shí)別。

3.4態(tài)動(dòng)作識(shí)別驗(yàn)證

為便利于分析，將經(jīng)過糾錯(cuò)處理的數(shù)據(jù)中連續(xù)的n個(gè)“1”用一個(gè)“1”表示，其他姿態(tài)以此類推。以Start system為例，當(dāng)檢測(cè)到連續(xù)的1，2，3或者1，3則可以判定出現(xiàn)一組Start system動(dòng)作，當(dāng)檢測(cè)到連續(xù)的1，2，3，2，1、1，2，3，1、1，3，2，1、1，3，1則判定完成Start system動(dòng)作并回到站姿（G1）。用MSRC-12 Gesture Dataset數(shù)據(jù)測(cè)試，測(cè)試結(jié)果見表2。為了對(duì)比算法的優(yōu)劣，表2中同時(shí)列出了文獻(xiàn)[10]的隨機(jī)森林算法的識(shí)別情況。

由表2明顯可以看出，與文獻(xiàn)[10]的算法相比，本文提出的算法的識(shí)別準(zhǔn)確率更高。通過實(shí)驗(yàn)得知，Start system、Duck和Push right 3種動(dòng)作具體的識(shí)別準(zhǔn)確率分別是71.82%、80%和76.36%。

4總結(jié)

本文算法可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)提取骨骼數(shù)據(jù)，計(jì)算骨骼特征，分類識(shí)別并形成序列，具有很好的實(shí)時(shí)性。序列化的動(dòng)態(tài)動(dòng)作識(shí)別方法可以滿足各種動(dòng)作的任意組合，具有很好的拓展性。實(shí)驗(yàn)表明，本文算法具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。但是，對(duì)采集到的每一幀骨骼圖進(jìn)行分類無疑會(huì)增加算法復(fù)度。因此，如何降低冗余的分類識(shí)別，是下一步研究需要解決的問題。