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        本次分享的是基于Matlab的视频人体动作识别算法，用matlab实现。（有疑问或者想交流细节的QQ:3249726188）

        一、案例背景介绍

         前期博主分享了视频运动目标检测、目标跟踪、识别等相关算法，前期博文链接如下：

        基于背景差法的运动目标检测（车辆检测）（基于背景差法的运动目标检测（车辆检测），Matlab实现-CSDN博客）

        基于高斯模型的运动目标检测（车辆检测）（基于高斯模型的运动目标检测（车辆检测），Matlab实现-CSDN博客）

        基于时空上下文（STC）的运动目标跟踪算法（基于时空上下文（STC）的运动目标跟踪算法，Matlab实现-CSDN博客）

        基于LBP和KNN的人面表情识别（基于LBP和KNN的人面表情识别，Matlab实现-CSDN博客）

        这次分享的是视频识别相关的算法，基于Matlab的视频人体动作识别算法。

       二、算法原理概述

        这次分享的视频人体动作识别算法主要内容包括两大部分，第一部分是对运动的人体目标进行检测分割，第二部分是对检测到的人体进行动作的识别。

        第一部分，运动目标检测分割

        这部分是采用背景差检测分割算法，分割出运动的人体目标，背景差运动目标检测算法在前期博文中比较详细做过介绍，这样不再细说了。

        第二部分，动作识别算法

        本次动作识别算法用的形状特征算法：傅里叶描述子算法。傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一。傅立叶描述子 (FD ) 是物体形状边界曲线的傅立叶变换系数, 它是物体边界曲线信号的频域分析的结果。根据傅立叶变换的性质, 傅立叶描述子与形状的尺度、 方向和曲线的起始点 P 0 位置有关。因此需要对傅立叶描述子进行归一化, 使用具有旋转、 平移和尺度不变性的归一化傅立叶描述子 (NFD ) 来识别物体的形状。具体算法流程详见附件文档。这里不对傅里叶算法流程进行细述了。

        三、算法流程

        1、读取视频，获取视频帧

        2、对获取到的视频帧图像，背景差运动目标检测法，得到运行目标的人体二值图

        3、对于步骤二获取到的二值图，用傅里叶描述子算法获取形状特征。

        4、分类，将步骤三的特征与训练图库（动作训练图库）的形状特征进行对比分类，使用的是KNN算法，得到识别结果。

        5、根据识别到的动作类型，直接标记在视频上，当前帧识别完成，继续处理下一帧。

        四、Matlab实现效果

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