opencv - 哪些计算机视觉库和算法用于人类行为分析？

Question

目标：检测/确定人类行为，挑选/提起物品以读取标签并将其放回架子上（在商店中），坐下，安装/攀爬原子物体，如椅子、长凳、梯子等。

环境：商店/商店，大部分光线充足。相机（VGA -> 1MP），固定（即不是 PTZ）。

约束：

1. 存在已知和未知的人类。
2. 在一段时间内，商店中的物品（待售物品）可能会重新排列。
3. 随着时间的推移，照明可能发生变化。例如：商店的正面区域可能会在白天获得充足的阳光，而在晚上则变为人造光。此外，在夜间可以打开更多的灯。

问题：

1. 虽然我知道 OpenCV 非常适合人脸检测并且可用于人脸识别，但它是否可以用于分析“动作”，例如坐着的动作，将物体从架子上提起的动作？如果是这样，我应该深入研究哪些算法？

2. 由于商店中的摄像头大多位于天花板高度，因此它们通常没有正面视图，而主要是自上而下的视图。我了解 Haar Cascade (PCA) 不太可用，但需要其他方法，例如 3D Head 几何确定。是否有其他库（OpenCV 除外）需要用于此类任务？是否有相同的开源库？

Answer 1

不时有人来这里寻求帮助（或者更好的是代码）来解决计算机视觉中一些最困难的研究问题。最受尊敬的学者和科学家没有解决的问题。有时，他们会询问他们在 SF 电影中看到的算法。然后他们沮丧地离开，因为 OpenCV “不够友好”。

现在，说真的，如果你是一个图像处理博士团队，正在从事一些天才项目，你不需要这里的建议。如果你不是，那么做到这一点的机会真的很低。

您可以使用合理的资源和准确度来跟踪商店中的人员：使用移动平均背景减法器（在 OpenCV 中可用）来确定空商店的外观，并从每一帧中减去该背景，以查看来消失。您可以使用 blob analisys lib 提取它们。卡尔曼滤波器（或更简单的跟踪器）将帮助您跟踪移动对象。

祝你好运！

Answer 2

这是一个相当难的问题。从我与这些人的私人谈话中，我推测他们有一些程序可以检测视频中的人类行为，例如跳舞或滑板。这些东西不包含在他们的开源库中，但如果你问得好，它们可能会对你有所帮助。

Answer 3

人类动作识别问题通常使用词袋模型表示和使用数百个标记数据的线性（或非线性）监督分类方案来处理。