【摘要】介绍了一种在静止背景下的人体行为识别方法，该方法结合了无迭代双边二维主成分分析（NIB2DPCA）和高斯混合模型（GMM）。通过提取视频帧序列中的稠密光流作为运动前景，构建运动矢量时空（MVFI）模板，并运用NIB2DPCA进行特征抽取，再用GMM建立行为分类模型。测试结果显示，与轨迹云比较法相比，该方法大大减少了计算时间，提高了识别效率。
【关键词】人体行为识别、运动特征、运动矢量、特征抽取、高斯混合模型
在计算机视觉领域，人体行为识别是一项重要的研究任务，它涉及到从大量视频数据中提取和分析图像序列，最终实现行为分类。该领域的核心步骤包括行为特征的提取、模型训练以及分类。常见的行为特征包括时空特征、人体模型和运动特征。
文献中提到的NIB2DPCA是一种有效的特征抽取方法，它与GMM结合，能有效处理固定摄像头监控下的行为识别问题。NIB2DPCA方法避免了迭代过程，降低了计算复杂性，适合实时应用。通过提取视频中的运动前景的稠密光流，形成MVFI模板，这些模板可以捕捉到行为的动态信息。接着，NIB2DPCA用于从MVFI模板中提取特征，这些特征随后被GMM用于构建分类器，对行为进行识别。
与传统的轨迹云比较法对比，该方法有显著优势。轨迹云比较法可能需要处理大量信息，计算量大，而NIB2DPCA和GMM的结合则显著压缩了行为信息，计算时间减少了90%以上，同时保持了高识别率。这表明，对于计算能力有限的智能摄像头，该方法提供了一个高效且准确的行为识别解决方案。
此外，文献还提到了其他运动特征表示方法，如基于轮廓的平均运动形状（MMS）、平均能量（AME）、有向时空能量描述子和运动矢量时空（MVFI）模板等。这些方法分别通过不同的方式捕获动作的时空分布特征，例如MMS和AME利用轮廓和剪影信息，有向时空能量描述子捕捉图像序列的时空特性，而MVFI模板通过光流来构造模板，结合PCA和LDA进一步提取特征。
静止背景下的行为识别方法主要依赖于运动特征的有效提取和模型的建立。NIB2DPCA与GMM的组合提供了高效的特征抽取和分类手段，对于智能监控系统和行为分析应用具有重要价值。这种方法不仅可以减少计算资源的需求，还能保证识别性能，对于实时行为监控和安全防范等领域具有广泛的应用前景。
