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行為識別特征提取綜述

???????? 轉(zhuǎn)自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/22/2558548.html

???????? 主要參考“Human Activity Analysis: A Review”

摘要

　　人體行為識別目前處在動作識別階段，而動作識別可以看成是特征提取和分類器設(shè)計(jì)相結(jié)合的過程。特征提取過程受到遮擋，動態(tài)背景，移動攝像頭，視角和光照變化等因素的影響而具有很大的挑戰(zhàn)性。本文將較全面的總結(jié)了目前行為識別中特征提取的方法，并將其特征劃分為全局特征和局部特征，且分開介紹了其優(yōu)缺點(diǎn)。

關(guān)鍵字： 行為識別 特征提取 全局特征 局部特征

1. 前言

　　如今人體行為識別是計(jì)算機(jī)視覺研究的一個(gè)熱點(diǎn)，人體行為識別的目標(biāo)是從一個(gè)未知的視頻或者是圖像序列中自動分析其中正在進(jìn)行的行為。簡單的行為識別即動作分類，給定一段視頻，只需將其正確分類到已知的幾個(gè)動作類別，復(fù)雜點(diǎn)的識別是視頻中不僅僅只包含一個(gè)動作類別，而是有多個(gè)，系統(tǒng)需自動的識別出動作的類別以及動作的起始時(shí)刻。行為識別的最終目標(biāo)是分析視頻中哪些人在什么時(shí)刻什么地方，在干什么事情，即所謂的“W4系統(tǒng)”。

　　下面將4個(gè)方面對行為識別做初步介紹。

1.1 行為識別應(yīng)用背景

　　人體行為識別應(yīng)用背景很廣泛，主要集中在智能視頻監(jiān)控，病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，人機(jī)交互，虛擬現(xiàn)實(shí)，智能家居，智能安防，運(yùn)動員輔助訓(xùn)練，另外基于內(nèi)容的視頻檢索和智能圖像壓縮等有著廣闊的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會價(jià)值，其中也用到了不少行為識別的方法。

1.2 行為識別研究歷史

　　行為識別分析的相關(guān)研究可以追溯到1975年Johansson[1]的一個(gè)實(shí)驗(yàn)，作者提出了12點(diǎn)人體模型,這種描述行為的點(diǎn)模型方法對后來基于人體結(jié)構(gòu)的行為描述算法起到了重要的指導(dǎo)作用。從那以后，行為識別的研歷史究進(jìn)展大致可以分為以下3個(gè)階段，第1個(gè)是20世紀(jì)70年代行為分析的初步研究階段，第2個(gè)是20世紀(jì)90年代行為分析的逐步發(fā)展階段，第3個(gè)是最近幾年來行為分析的快速發(fā)展階段。從文獻(xiàn)[2]~[7]這6篇較有名的行為識別綜述論文可以看出, 研究行為識別的人數(shù)在不斷增加，論文數(shù)量也是猛增，并且產(chǎn)生了許多種重要的算法和思想。

1.3 行為識別方法分類體系

　　關(guān)于視覺上人體運(yùn)動分析和識別的方法論體系有很多種。Forsyth[8]等人側(cè)重與將動作從視頻序列中人的姿態(tài)和運(yùn)動信息恢復(fù)過來，這屬于一個(gè)回歸問題，而人體行為識別是一個(gè)分類問題，這2個(gè)問題有很多類似點(diǎn)，比如說其特征的提取和描述很多是通用的。Turaga[5]等人將人體行為識別分為3部分，即移動識別(movement),動作識別(action)和行為識別(activity)，這3種分類分別于低層視覺，中層視覺，高層視覺相對應(yīng)。Gavrila[9]采用2D和3D的方法來分別研究人體的行為。

對于行為識別方法論的劃分中，最近出現(xiàn)了一種新的劃分[7], Aggarwal將人體行為研究分為2大類，其一是基于單個(gè)層次來實(shí)現(xiàn)，其二是基于等級體系來實(shí)現(xiàn)。單層實(shí)現(xiàn)由分為時(shí)空特征和序列特征2種，等級體系實(shí)現(xiàn)分為統(tǒng)計(jì)方法，句法分析法和基于描述的方法3種。圖1 Aggarwal對行為識別方法論體系的層次結(jié)構(gòu)圖。

圖1 行為識別方法層次結(jié)構(gòu)

該分類體系比較完善，也能很好的體現(xiàn)目前的研究進(jìn)展。按照Turaga的3個(gè)層次劃分理論，目前關(guān)于行為識別基本上還停留在第二個(gè)階段，即action識別。而action識別比現(xiàn)實(shí)生活中的行為較簡單，所以我們識別這些行為只需對這些行為進(jìn)行正確的分類即可。這樣一個(gè)行為識別系統(tǒng)就分成了行為特征提取和分類器的設(shè)計(jì)兩個(gè)方面，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)提取某種特征，采用有監(jiān)督或無監(jiān)督來訓(xùn)練一個(gè)分類模型，對新來的數(shù)據(jù)同樣提取特征并送入該模型，得出分類結(jié)果?；谶@個(gè)思想，本文主要是從行為識別的特征提取方面做了一個(gè)較為全面的介紹。

1.4 行為識別研究難點(diǎn)

　　行為識別發(fā)展至今，取得了很大的進(jìn)展，在低層，中層和高層都取得了一定的突破，但是行為識別算法并不成熟，目前不存在一個(gè)算法適合所有的行為分類，3個(gè)視覺層次中都還有很多嚴(yán)峻的問題有待解決。其研究的難點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.4.1 動作類內(nèi)類間的變化太大

　　對于大多數(shù)的動作，即使是同一動作都有不同的表現(xiàn)形式。比如說走路，可以在不同的背景環(huán)境中完成，走路的速度也可以從慢到快，走路的步長亦有長有短。其它的動作也有類似的結(jié)果，特別是一些非周期的運(yùn)動，比如過馬路時(shí)候的走路，這與平時(shí)周期性的走路步伐明顯不同。由此可見，動作的種類本身就很多，再加上每一種類又有很多個(gè)變種，所以給行為識別的研究帶來了不少麻煩。

1.4.2 環(huán)境背景等影響

　　環(huán)境問背景等因素的影響可謂是計(jì)算機(jī)視覺各個(gè)領(lǐng)域的最大難點(diǎn)。主要有視角的多樣性，同樣的動作從不同的視角來觀察會得到不同的二維圖像；人與人之間，人與背景之間的相互遮擋也使計(jì)算機(jī)對動作的分類前期特征提取帶來了困難，目前解決多視覺和遮擋問題，有學(xué)者提出了多攝像機(jī)融合通過3維重建來處理；另外其影響因素還包括動態(tài)變化和雜亂的背景，環(huán)境光照的變化，圖像視頻的低分辨率等。

1.4.3 時(shí)間變化的影響

　　總所周知，人體的行為離不開時(shí)間這個(gè)因素。而我們拍攝的視頻其存放格式有可能不同，其播放速度有慢有快，這就導(dǎo)致了我們提出的系統(tǒng)需對視頻的播放速率不敏感。

1.4.4 數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注

　　既然把行為識別問題當(dāng)成一個(gè)分類問題，就需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練分類模型。而這些數(shù)據(jù)是視頻數(shù)據(jù)，每一個(gè)動作在視頻中出現(xiàn)的位置和時(shí)間都不確定，同時(shí)要考慮同一種動作的不同表現(xiàn)形式以及不同動作之間的區(qū)分度，即數(shù)據(jù)的多樣性和全面性。這一收集過程的工作量不小，網(wǎng)上已經(jīng)有一些公開的數(shù)據(jù)庫供大家用來實(shí)驗(yàn)，這將在本文的第3部分進(jìn)行介紹。

　　另外，手動對視頻數(shù)據(jù)標(biāo)注非常困難。當(dāng)然，有學(xué)者也提出了一些自動標(biāo)注的方法，比如說利用網(wǎng)頁圖片搜索引擎[10],利用視頻的字幕[11]，以及利用電影描述的文本進(jìn)行匹配[12][13][14]。

1.4.5 高層視覺的理解

　　上面一提到，目前對行為識別的研究尚處在動作識別這一層(action recognition)。其處理的行為可以分為2類，一類是有限制類別的簡單規(guī)則行為，比如說走、跑、揮手、彎腰、跳等。另一類是在具體的場景中特定的行為[15]~[19]，如檢測恐怖分子異常行為，丟包后突然離開等。在這種場景下對行為的描述有嚴(yán)格的限制，此時(shí)其描述一般采用了運(yùn)動或者軌跡。這2種行為識別的研究都還不算完善，遇到了不少問題，且離高層的行為識別要求還相差很遠(yuǎn)。因此高層視覺的理解表示和識別是一個(gè)巨大的難題。

2. 行為識別特征提取

　　這一節(jié)中，將主要討論怎樣從圖片序列中提取特征。本文將行為識別的特征分為2大類：全局特征和局部特征。

　　全局特征是把一對象當(dāng)做成一個(gè)整體，這是一種從上到下的研究思維。這種情況下，視頻中的人必須先被定位出來，這個(gè)可以采用背景減圖或者目標(biāo)跟蹤算法。然后對定位出來的目標(biāo)進(jìn)行某種編碼，這樣就形成了其全局特征。這種全局特征是有效的，因?yàn)樗巳梭w非常多的信息。然而它又太依賴而底層視覺的處理，比如說精確的背景減圖，人體定位和跟蹤。而這些處理過程本身也是計(jì)算機(jī)視覺中的難點(diǎn)之處。另外這些全局特征對噪聲，視角變化，遮擋等非常敏感。

　　局部特征提取是收集人體的相對獨(dú)立的圖像塊，是一種從下到上的研究思維。一般的做法是先提取視頻中的一些時(shí)空興趣點(diǎn)，然后在這些點(diǎn)的周圍提取相應(yīng)的圖像塊，最后將這些圖像塊組合成一起來描述一個(gè)特定的動作。局部特征的優(yōu)點(diǎn)是其不依賴而底層的人體分割定位和跟蹤，且對噪聲和遮擋問題不是很敏感。但是它需要提取足夠數(shù)量的穩(wěn)定的且與動作類別相關(guān)的興趣點(diǎn)，因此需要不少預(yù)處理過程。

2.1 全局特征提取

　　全局特征是對檢測出來的整個(gè)感興趣的人體進(jìn)行描述，一般是通過背景減圖或者跟蹤的方法來得到，通常采用的是人體的邊緣，剪影輪廓，光流等信息。而這些特征對噪聲，部分遮擋，視角的變化比較敏感。下面分別從其二維特征和三維特征做介紹。

2.1.1 二維全局特征提取

Davis[20]等人最早采用輪廓來描述人體的運(yùn)動信息，其用MEI和MHI 2個(gè)模板來保存對應(yīng)的一個(gè)動作信息，然后用馬氏距離分類器來進(jìn)行識別。MEI為運(yùn)動能量圖，用來指示運(yùn)動在哪些部位發(fā)生過，MHI為運(yùn)動歷史圖，除了體現(xiàn)運(yùn)動發(fā)生的空間位置外還體現(xiàn)了運(yùn)動的時(shí)間先后順序。這2種特征都是從背景減圖中獲取的。圖2是坐下，揮手，蹲伏這3個(gè)動作的運(yùn)動歷史圖MHI。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

圖2 三種動作對應(yīng)的MHI

　　為了提前剪影信息，Wang[21]等人利用r變換獲取了人體的剪影。Hsuan-Shen[22]則提取了人體的輪廓，這些輪廓信息是用星型骨架描述基線之間夾角的，這些基線是從人體的手，腳，頭等中心延長到人體的輪廓。而Wang[23]同時(shí)利用了剪影信息和輪廓信息來描述動作，即用基于輪廓的平均運(yùn)動形狀(MMS)和基于運(yùn)動前景的平均能量(AME)兩個(gè)模板來進(jìn)行描述。當(dāng)把輪廓和剪影模板保存下來后，新提取出的特征要與其進(jìn)行比較，Daniel[24]采用歐式距離來測量其相似度，隨后他又改為用倒角距離來度量[25],這樣就消除了背景減圖這一預(yù)處理步驟。

　　除了利用輪廓剪影信息外，人體的運(yùn)動信息也經(jīng)常被采用。比如說基于像素級的背景差法，光流信息等。當(dāng)背景差法不能很好的工作時(shí)，我們往往可以采用光流法，但是這樣經(jīng)常會引入運(yùn)動噪聲，Effos[26]只計(jì)算以人體中心點(diǎn)處的光流，這在一定程度上減少了噪聲的影響。

2.1.2 三維全局特征提取

　　在三維空間中，通過給定視頻中的數(shù)據(jù)可以得到3D時(shí)空體(STV)，STV的計(jì)算需要精確的定位，目標(biāo)對齊，有時(shí)還需背景減圖。Blank[27][28]等人首次從視頻序列中的剪影信息得到STV。如圖3所示。然后用泊松方程導(dǎo)出局部時(shí)空顯著點(diǎn)及其方向特征，其全局特征是通過對這些局部特征加權(quán)得到的，為了處理不同動作的持續(xù)時(shí)間不同的問題，Achard[29]對每一個(gè)視頻采用了一系列的STV ,并且每個(gè)STV只是覆蓋時(shí)間維上的一部分信息。

　　還有一種途徑是從STV中提取相應(yīng)的局部描述子，這一部分將在局部特征提取一節(jié)中介紹，在這里，我們還是先把STV特征當(dāng)做是全局特征。Batra[30]存儲了STV的剪影，并且用很小的3D二進(jìn)制空間塊來采樣STV。Yilmaz[31]提取了STV表面的不同幾何特征，比如說其極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)。當(dāng)然，也有學(xué)者Keel[32]將剪影的STV和光流信息結(jié)合起來，作為行為識別的全局特征。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

圖3 跳躍，走，跑3個(gè)動作的STV圖

2.2 局部特征提取

　　人體行為識別局部特征提取是指提取人體中感興趣的點(diǎn)或者塊。因此不需要精確的人體定位和跟蹤，并且局部特征對人體的表觀變化，視覺變化和部分遮擋問題也不是很敏感。因此在行為識別中采用這種特征的分類器比較多。下面從局部特征點(diǎn)檢測和局部特征點(diǎn)描述2部分來做介紹。

2.2.1 局部特征點(diǎn)的檢測

　　行為識別中的局部特征點(diǎn)是視頻中時(shí)間和空間中的點(diǎn)，這些點(diǎn)的檢測發(fā)生在視頻運(yùn)動的突變中。因?yàn)樵谶\(yùn)動突變時(shí)產(chǎn)生的點(diǎn)包含了對人體行為分析的大部分信息。因此當(dāng)人體進(jìn)行平移直線運(yùn)動或者勻速運(yùn)動時(shí)，這些特征點(diǎn)就很難被檢測出來。

　　Laptev[33]將Harris角點(diǎn)擴(kuò)展到3D Harris，這是時(shí)空興趣點(diǎn)(STIP)族中的一個(gè)。這些時(shí)空特征點(diǎn)鄰域的像素值在時(shí)間和空間都有顯著的變化。在該算法中，鄰域塊的尺度大小能夠自適應(yīng)時(shí)間維和空間維。該時(shí)空特征點(diǎn)如圖4所示。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

圖4 時(shí)空特征點(diǎn)檢測圖

　 Dollar[34]指出上述那種方法存在一個(gè)缺點(diǎn)，即檢測出來穩(wěn)定的興趣點(diǎn)的數(shù)量太少，因此Dollar單獨(dú)的在時(shí)間維和空間維先采用gabor濾波器進(jìn)行濾波，這樣的話檢測出來興趣點(diǎn)的數(shù)目就會隨著時(shí)間和空間的局部鄰域尺寸的改變而改變。類似的，Rapantzikos[35]在3個(gè)維度上分別應(yīng)用離散小波變換，通過每一維的低通和高通的濾波響應(yīng)來選擇時(shí)空顯著點(diǎn)。同時(shí)，為了整合顏色和運(yùn)動信息，Rapantzikos[36]加入了彩色和運(yùn)動信息來計(jì)算其顯著點(diǎn)。

　 與檢測整個(gè)人體中興趣點(diǎn)的出發(fā)思路不同，Wong[37]首先檢測與運(yùn)動相關(guān)的子空間中的興趣點(diǎn)，這些子空間對應(yīng)著一部分的運(yùn)動，比如說手臂擺動，在這些子空間中，一些稀疏的興趣點(diǎn)就被檢測出來了。類似的方法，Bregonzio[38]首先通過計(jì)算后面幀的不同來估計(jì)視覺注意的焦點(diǎn)，然后利用gabor濾波在這些區(qū)域來檢測顯著點(diǎn)。

2.2.2 局部特征點(diǎn)的描述

　　局部特征描述是對圖像或者視頻中的一個(gè)塊進(jìn)行描述，其描述子應(yīng)該對背景的雜亂程度，尺度和方向變化等均不敏感。一個(gè)圖像塊的空間和時(shí)間尺寸大小通常取決于檢測到的興趣點(diǎn)的尺寸。圖5顯示的是cuboids描述子[34]。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖5 cuboids描述子

　　特征塊也可以用基于局部特征的網(wǎng)格來描述，因?yàn)橐粋€(gè)網(wǎng)格包括了局部觀察到的領(lǐng)域像素，將其看成一個(gè)塊，這樣就減少了時(shí)間和空間的局部變化的影響。二維的SURF特征[39]被Willems[40]擴(kuò)展到了3維，這些eSURF特征的每個(gè)cell都包含了全部Harr-wavelet特征。Laotev[14]使用了局部HOG(梯度直方圖)和HOF(光流直方圖)。Klaser[41]將HOG特征擴(kuò)展到3維，即形成了3D-HOG。3D-HOG的每個(gè)bin都是由規(guī)則的多面體構(gòu)成，3D-HOG允許 在多尺度下對cuboids進(jìn)行快速密度采樣。這種將二維特征點(diǎn)檢測的算法擴(kuò)展到3維特征點(diǎn)類似的工作還有是將SIFT算法[42]擴(kuò)展到3維SIFT Scovanner[43]。在Wang[44]的文章中，他比較了各種局部描述算子，并發(fā)現(xiàn)在大多數(shù)情況下整合了梯度和光流信息的描述算子其效果最好。

　　另外還有一種描述子比較流行，即單詞袋[45][46]，這是利用的單詞頻率直方圖特征。

2.3 全局、局部特征融合

　　全局和局部特征的融合，結(jié)合了全局特征的足夠信息量和局部特征的對視角變化，部分遮擋問題不敏感，抗干擾性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。這樣的文章比較多，其主要思想結(jié)合從2.1和2.2的方法。Thi[47]就將這2種特征結(jié)合得很好，其全局特征是采用前面介紹的MHI算子，并且采用AIFT算法[48]進(jìn)一步選擇更好的MHI。局部特征也是采用前面提到的STIP特征，并且采用SBFC(稀疏貝葉斯特征選擇)[49]算法過濾掉一些噪聲比較大的特征點(diǎn)。最后將2種特征送入到擴(kuò)展的3維ISM模型中，其ISM[50]是一種目標(biāo)識別常用算法，即訓(xùn)練出目標(biāo)的隱式形狀模型。Thi[47]的方法結(jié)構(gòu)如圖6所示。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

圖6 局部特征和全局特征結(jié)合

3. 行為識別常見數(shù)據(jù)庫

3.1 Weizmann

　　Weizmann[27]數(shù)據(jù)庫包含了10個(gè)動作分別是走，跑，跳，飛跳，向一側(cè)移動，單只手揮動，2只手揮動，單跳，2只手臂揮動起跳,每個(gè)動作有10個(gè)人執(zhí)行。在這個(gè)視頻集中，其背景是靜止的，且前景提供了剪影信息。該數(shù)據(jù)集較為簡單。

3.2 KTH

　　KTH[45]行人數(shù)據(jù)庫包含了6種動作，分別為走，慢跑，跑揮手和鼓掌。每種動作由25個(gè)不同的人完成。每個(gè)人在完成這些動作時(shí)又是在4個(gè)不同的場景中完成的，4個(gè)場景分別為室外，室內(nèi)，室外放大，室外且穿不同顏色的衣服。

3.3 PETS

　　PETS[51]，其全稱為跟蹤與監(jiān)控性能評估會議，它的數(shù)據(jù)庫是從現(xiàn)實(shí)生活中獲取的，主要來源于直接從視頻監(jiān)控系統(tǒng)拍攝的視頻，比如說超市的監(jiān)控系統(tǒng)。從2000年以后，基本上每年都會組織召開這個(gè)會議。

3.4 UCF

UCF包含個(gè)數(shù)據(jù)集，這里是指UCF的運(yùn)動數(shù)據(jù)庫[52],該視頻數(shù)據(jù)包括了150個(gè)視頻序列，共有13個(gè)動作。因?yàn)槭乾F(xiàn)實(shí)生活中的視頻數(shù)據(jù)，所以其背景比較復(fù)雜，這些種類的動作識別起來有些困難。

3.5 INRIA XMAS

　　INRIA XMAS數(shù)據(jù)庫[53]是從5個(gè)視角拍攝的，室內(nèi)的4個(gè)方向和頭頂?shù)?個(gè)方向。總共有11個(gè)人完成14種不同的動作，動作可以沿著任意方向執(zhí)行。攝像機(jī)是靜止的，環(huán)境的光照條件也基本不變。另外該數(shù)據(jù)集還提供有人體輪廓和體積元等信息。

3.6 Hollywood

　　Hollywood電影的數(shù)據(jù)庫包含有幾個(gè)，其一[14]的視頻集有8種動作，分別是接電話，下轎車，握手，擁抱，接吻，坐下，起立，站立。這些動作都是從電影中直接抽取的，由不同的演員在不同的環(huán)境下演的。其二[54]在上面的基礎(chǔ)上又增加了4個(gè)動作，騎車，吃飯，打架，跑。并且其訓(xùn)練集給出了電影的自動描述文本標(biāo)注，另外一些是由人工標(biāo)注的。因?yàn)橛姓趽?#xff0c;移動攝像機(jī)，動態(tài)背景等因素，所以這個(gè)數(shù)據(jù)集非常有挑戰(zhàn)。

4. 總結(jié)

　　本文較全面的介紹了行為識別中特征提取的方法，并將其分為全局特征提取和局部特征提取2個(gè)部分介紹，雖然自行為識別研究以來已經(jīng)取得了不少成果，但是由于視覺中的動態(tài)環(huán)境，遮擋等問題存在，其挑戰(zhàn)非常大，需要提取出魯棒性更好，適應(yīng)性更強(qiáng)，效果更好的特征，而這仍是后面幾年甚至幾十年不斷追求努力才能達(dá)到的目標(biāo)。

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總結(jié)

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