Fahami pengecaman tingkah laku manusia, algoritma dan aplikasinya

Pengiktirafan tingkah laku manusia ialah teknologi penting yang menggunakan teknologi penglihatan komputer untuk menganalisis dan mengenal pasti tingkah laku manusia. Ia digunakan secara meluas dalam pemantauan pintar, rumah pintar, pengangkutan pintar dan bidang lain untuk menyediakan kemudahan dan keselamatan kepada orang ramai.

Teknologi teras pengecaman tingkah laku manusia termasuk pemprosesan imej, pengecaman corak dan pembelajaran mesin. Pertama, data imej atau video diperoleh melalui kamera atau penderia lain. Kemudian, data ini dipraproses, termasuk denoising, peningkatan imej, pembahagian imej dan operasi lain, untuk mengekstrak ciri dengan lebih baik. Kemudian, algoritma pengekstrakan ciri digunakan untuk mengekstrak kontur badan manusia, pergerakan dan maklumat lain dalam imej, dan menukarnya ke dalam bentuk digital yang boleh difahami oleh komputer. Akhir sekali, data digital ini dikelaskan dan dikenal pasti melalui algoritma pembelajaran mesin untuk mencapai pengiktirafan automatik tingkah laku manusia.

Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, algoritma pengecaman tingkah laku manusia terus matang dan bertambah baik. Algoritma ini termasuk kaedah berdasarkan pembelajaran mendalam, pengekstrakan ciri, model dan model hibrid. Dengan menggabungkan algoritma yang berbeza, kami boleh meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengecaman tingkah laku.

Algoritma pengecaman tingkah laku manusia ialah teknologi yang secara automatik mengenali tingkah laku manusia dengan menganalisis pergerakan badan manusia, postur dan ciri-ciri lain. Untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengecaman, algoritma yang berbeza boleh dipilih dalam senario aplikasi yang berbeza. Di bawah ialah beberapa algoritma pengecaman tingkah laku manusia biasa.

1. Algoritma pengecaman tingkah laku manusia berdasarkan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam ialah salah satu algoritma pengecaman tingkah laku manusia yang paling banyak digunakan pada masa ini. Ia memproses dan mempelajari data input melalui rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mencapai pengiktirafan automatik tingkah laku manusia. Antaranya, rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian neural berulang (RNN) adalah model pembelajaran mendalam yang biasa digunakan. Dalam pengecaman tingkah laku manusia, CNN digunakan terutamanya untuk mengekstrak ciri spatial data imej dan video, manakala RNN digunakan untuk memproses ciri temporal data siri masa. Ciri-ciri ini digabungkan dan dipelajari melalui rangkaian saraf berbilang lapisan untuk akhirnya mencapai pengiktirafan automatik tingkah laku manusia.

2. Algoritma pengecaman tingkah laku manusia berdasarkan pengekstrakan ciri

Pengestrakan ciri ialah teknologi penting dalam pengecaman tingkah laku manusia. Ia menukar kontur badan manusia, titik sendi, warna dan maklumat lain ke dalam bentuk digital yang boleh difahami oleh komputer melalui prapemprosesan dan pengekstrakan ciri data imej dan video. Algoritma pengekstrakan ciri yang biasa digunakan termasuk histogram kecerunan berorientasikan (HOG), corak binari tempatan (LBP), anggaran postur manusia, dsb. Algoritma pengekstrakan ciri ini boleh meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengecaman dengan berkesan, dan boleh digunakan dalam kombinasi dengan algoritma pengelasan lain.

3. Algoritma pengecaman tingkah laku manusia berasaskan model

Model ialah satu lagi algoritma yang biasa digunakan dalam pengecaman tingkah laku manusia. Ia mengelaskan dan mengenal pasti data input dengan membina model matematik tingkah laku manusia. Model yang biasa digunakan termasuk mesin vektor sokongan (SVM), model Markov tersembunyi (HMM), pepohon keputusan, dsb. Model ini boleh membina keupayaan untuk memahami dan mengenali tingkah laku manusia melalui pembelajaran dan latihan mengenai data latihan. Kemudian, untuk data input baharu, pengiktirafan automatik tingkah laku manusia dicapai melalui klasifikasi dan pertimbangan model.

4. Algoritma pengecaman tingkah laku manusia berdasarkan model hibrid

Model hibrid ialah algoritma yang menggabungkan berbilang model tunggal. Dalam pengecaman tingkah laku manusia, model hibrid boleh menggabungkan berbilang algoritma pengelasan untuk meningkatkan ketepatan dan keteguhan pengecaman. Contohnya, anda boleh menggabungkan model pembelajaran mendalam dan algoritma model, menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengekstrak ciri spatial, dan kemudian menyerahkan ciri siri masa kepada algoritma model untuk pemprosesan dan pengelasan. Dengan cara ini, kelebihan algoritma yang berbeza boleh digunakan sepenuhnya untuk meningkatkan kesan pengecaman tingkah laku manusia.

Pada masa ini, pengecaman tingkah laku manusia telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang. Dalam bidang pengawasan pintar, melalui pengiktirafan tingkah laku video pengawasan, penggera automatik, penjejakan kakitangan, pengesanan anomali dan fungsi lain boleh direalisasikan, meningkatkan kecerdasan dan kepraktisan sistem pengawasan. Dalam bidang rumah pintar, melalui pengiktirafan tingkah laku ahli keluarga, fungsi seperti pencahayaan pintar dan kawalan persekitaran pintar dapat direalisasikan, menjadikan rumah itu lebih pintar dan berperikemanusiaan. Dalam bidang pengangkutan pintar, melalui pengiktirafan tingkah laku pejalan kaki dan kenderaan, fungsi seperti lampu isyarat pintar dan pengurusan trafik pintar boleh direalisasikan untuk meningkatkan kecekapan dan keselamatan lalu lintas.

Atas ialah kandungan terperinci Fahami pengecaman tingkah laku manusia, algoritma dan aplikasinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!