毕业论文课题相关文献综述

研究背景和意义人们在语音交流中，除了语音交流外，还使用身体语言，通过身体的姿态和动作来表达问题，这就是所谓的人体行为交互。

人体行为不仅能加强语言的表达力，还能起到语言所不能起到的作用。

对人体行为模式识别是计算机通过定位和识别人体，跟踪人体肢体运动，从而理解人体的动作和行为，并做出响应的智能反馈过程。

人体行为模式的识别过程包括目标的检测，目标特征的提取，特征模式的匹配，这一过程需要图像处理，模式识别，人工智能等相关领域的知识来支撑。

图像处理主要包括图像分割，边缘提取，频域的增强，变换，噪声的去除，特征提取等。

模式识别主要包括设计各种分类器和建立PROLOG数据库。

研究人体的行为模式将带来全新的交互方式。

计算机通过用户行为能够预测用户想要做什么来满足用户的需求。

在银行，机场，政府大楼等对安全比较敏感的场所，还可以使用智能视觉系统进行辅助监控，对一些相对隐患的人和事件提前发出预警。

国内外研究现状从1997年美国国防高级研究项目署(Defense Advanced Research Projects Agency)就设立了以卡内基梅隆为首，麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM(Visual Surveillance and Monitoring),主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术：实时视觉监控系统不仅能够定位人和分割出人的身体部位，而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为。