随着计算机视觉技术和深度学习技术的快速发展，行为识别技术逐渐在多个应用领域中展现出广阔的前景。行为识别技术通过对人类行为的自动分析和识别，可以为智能监控、人机交互、智能交通、医疗康复、体育分析等领域提供有力支持，尤其是在安全检测和风险预防等方面具有重要意义。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的人体行为识别系统，旨在实现对多种常见人体动作的自动识别，包括打拳、击掌、挥手等动作类型。
项目信息
编号：MDV-24
大小：1.65G
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2022b、R2023b、R2024a
项目介绍
随着计算机视觉技术和深度学习技术的快速发展，行为识别技术逐渐在多个应用领域中展现出广阔的前景。行为识别技术通过对人类行为的自动分析和识别，可以为智能监控、人机交互、智能交通、医疗康复、体育分析等领域提供有力支持，尤其是在安全检测和风险预防等方面具有重要意义。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的人体行为识别系统，旨在实现对多种常见人体动作的自动识别，包括打拳、击掌、挥手等动作类型。
该系统的设计和实现包含三个核心模块，即数据预处理、运动目标检测和特征提取。在数据预处理阶段，为了提升输入数据的质量，采用了自适应中值滤波等去噪算法，以减少图像中的噪声和不相关信息。这一步骤的优化有助于提高后续行为识别的准确性。在运动目标检测阶段，系统集成了多种检测算法，包括背景差分法、帧间差分法和光流法，以确保在不同场景和运动背景下都能有效地检测到目标人物的运动轨迹。这些检测方法的结合使得系统在应对复杂的背景和不同光照条件下的运动目标提取方面具有更高的鲁棒性和适应性。
在特征提取阶段，系统采用了DOG（差分高斯）特征图生成二值特征图的技术，以准确提取动作特征。该过程通过将目标图像转化为高对比度的二值图，增强了行为特征的表达，使得卷积神经网络能够更有效地学习和识别不同的行为模式。基于此特征提取方案，系统训练了卷积神经网络模型，以便对提取的特征进行分类和识别。
该系统经过多个行为识别任务的测试验证，实验结果表明，系统在多种行为识别任务中表现出色，能够以较高的准确率和实时性完成任务。此外，测试视频的验证结果也证明了系统在实际应用场景中的有效性。这种基于卷积神经网络的人体行为识别系统为智能监控与安全检测领域提供了强有力的技术支撑，可以有效地满足实时监控、危险行为预警等需求。未来，该系统可以进一步优化和扩展，以支持更多的行为种类和更复杂的环境条件，从而在更广泛的应用场景中发挥作用。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对shuiyin.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 train1.m
（1）训练进度图：
上图显示了训练准确率和验证准确率的变化情况。可以看到训练和验证准确率较高，基本稳定在80%左右，表示网络在学习过程中逐渐提高了对数据的识别能力，但在特定迭代时有些波动。
下图显示了训练和验证的损失值变化。损失值在训练开始时较高，随着训练的进行逐渐降低，表示模型逐渐拟合数据。几次的峰值可能是由于数据分布或学习率的变化。
总体来看，模型在分类行为上达到了较好的准确率，但仍有部分混淆，需要进一步调整模型或优化数据集来减少误分类情况。
（2）混淆矩阵图：
混淆矩阵图表展示了模型在测试数据集上的分类效果。矩阵中的行表示实际类别，列表示模型预测的类别。对角线上的值表示正确分类的样本数，而非对角线上的值表示分类错误的样本数。
例如，“击掌”类别大部分被正确分类，但有一些样本被误分类为其他动作。通过混淆矩阵可以直观地观察各类行为的分类精度，并找出模型的易混类别，进一步优化模型。
运行 main1.m
（1）载入视频：
分析：此步骤表示系统载入一段视频，准备进行行为识别分析。
（2）预处理
分析：对视频帧进行预处理，使得图像更加清晰和适合后续的处理步骤，如去噪和增强对比度。
（3）运动目标检测
分析：系统检测视频中的运动目标，将人物从背景中分离出来，以便进行进一步的动作分析。
（4）DOG剪影图像：
分析：使用差分高斯（DOG）滤波生成人物剪影，突出显示运动目标的边缘特征。
（5）动作识别 – 打拳：
分析：系统识别出当前动作为“打拳”，并在界面上显示检测结果。
（6）动作识别 – 击掌：
分析：系统识别出当前动作为“击掌”，并在界面上显示检测结果。
（7）动作识别 – 挥手：
分析：系统识别出当前动作为“挥手”，并在界面上显示检测结果。
这些步骤共同组成了一个完整的行为识别流程，从视频载入到预处理、目标检测、剪影生成，再到最终的动作分类。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
评论(0)