基于計算機視覺的人體睡姿識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、人體睡姿識別是計算機視覺與模式識別研究領(lǐng)域的重要組成部分。在人口老年化的今天，很多養(yǎng)老院的老人不能得到二十四小時的監(jiān)護(hù)，通過實時監(jiān)控并識別睡姿可以捕獲老人因某種疾病突發(fā)摔倒在地的動作，并做出相應(yīng)處理，如叫救護(hù)車、通知監(jiān)護(hù)人等。此外，睡姿和健康有很大的關(guān)系，針對不同人，特別是體弱多病的人群，采用適當(dāng)?shù)乃丝梢灶A(yù)防疾病，所以可以設(shè)計基于睡姿識別的警報系統(tǒng)。因此，睡姿識別具有非常重要的研究和應(yīng)用價值。
　　通過計算機視覺識別人體睡姿在國

2、內(nèi)外研究甚少，幾乎沒有一個完整研究。與其它基于計算機視覺的識別類似，睡姿識別主要分兩大類：靜態(tài)圖像的睡姿識別和動態(tài)視頻的睡姿識別。本文針對靜態(tài)圖像的睡姿識別做了以下工作：
　　（1）定義了四種基本的睡姿：即仰睡、俯睡、左側(cè)睡和右側(cè)睡，文中主要針對這四種睡姿進(jìn)行識別。
　?。?）研究并實現(xiàn)了睡姿圖像的預(yù)處理算法，由于睡姿圖像的背景不同，大小不同，并且受光照條件的影響，所以首先采用直方圖均衡化等方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理為提高

3、睡姿識別率奠定了良好的基礎(chǔ)。
　?。?）研究并實現(xiàn)了睡姿圖像中的目標(biāo)分割，圖像中的目標(biāo)即為人。由于圖像的背景和形狀較復(fù)雜，傳統(tǒng)圖像分割算法不能準(zhǔn)確地判斷實際目標(biāo)的邊界。本文采用水平集方法分割圖像中人體所在區(qū)域，與傳統(tǒng)圖像分割方法相比，水平集方法用隱式表達(dá)的演化曲線（面）可以很自然地改變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，因此可以分割圖像中具有復(fù)雜形狀的目標(biāo)對象。
　　（4）實現(xiàn)了對分割后的睡姿圖像進(jìn)行特征提取和識別。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)分類和識別方