【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第12期 404-407页,共4页

【作 者】： 金晖

【摘 要】 针对人体的运动情况重构三维图像特征的研究，要求精确识别人体行为特征。人体运动过程随机性较大，运动幅度突变会造成三维特征中的形状基参数发生数量的突变。传统的三维多媒体视觉行为仿真方法对形状基参数的依赖很大，但几乎都是以固定区间的形状基参数来约束运动过程，一旦运动幅度过大，真实形状基参数超过区间范围，会大幅降低三维图像仿真的稳定性。提出改进隐马尔可夫模型的三维多媒体视觉的行为仿真方法。将人体行为的多媒体视频表述为剪影序列，提取人体行为运动轨迹作为大尺度多媒体视觉行为特征并提取多媒体视觉的边缘特征，将其结果表述为在多媒体视频中的视觉细节特征，在组建三维多媒体视觉人体行为状态模型，融合于粒子滤波近似推理对模型的行为时空序列进行估计，完成对三维多媒体视觉的行为仿真分析。实验结果证明，改进方法提高了运动行为图像识别的准确率。