Comprendre la reconnaissance du comportement humain, ses algorithmes et ses applications

La reconnaissance du comportement humain est une technologie importante qui utilise la technologie de vision par ordinateur pour analyser et identifier le comportement humain. Il est largement utilisé dans la surveillance intelligente, la maison intelligente, les transports intelligents et d'autres domaines pour offrir aux gens commodité et sécurité.

Les technologies de base de la reconnaissance du comportement humain comprennent le traitement d'images, la reconnaissance de formes et l'apprentissage automatique. Premièrement, les données d’image ou vidéo sont acquises via une caméra ou un autre capteur. Ensuite, ces données sont prétraitées, notamment le débruitage, l'amélioration de l'image, la segmentation de l'image et d'autres opérations, afin de mieux extraire les caractéristiques. Ensuite, l’algorithme d’extraction de caractéristiques est utilisé pour extraire les contours du corps humain, les mouvements et d’autres informations dans l’image, et les convertir en une forme numérique que l’ordinateur peut comprendre. Enfin, ces données numériques sont classées et identifiées grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique pour parvenir à une reconnaissance automatique du comportement humain.

Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, les algorithmes de reconnaissance du comportement humain continuent de mûrir et de s'améliorer. Ces algorithmes incluent des méthodes basées sur l'apprentissage profond, l'extraction de fonctionnalités, des modèles et des modèles hybrides. En combinant différents algorithmes, nous pouvons améliorer la précision et l’efficacité de la reconnaissance des comportements.

L'algorithme de reconnaissance du comportement humain est une technologie qui reconnaît automatiquement le comportement humain en analysant les mouvements, les postures et d'autres caractéristiques du corps humain. Afin d'améliorer la précision et l'efficacité de la reconnaissance, différents algorithmes peuvent être sélectionnés dans différents scénarios d'application. Vous trouverez ci-dessous quelques algorithmes courants de reconnaissance du comportement humain.

1. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur l'apprentissage profond

Le deep learning est l'un des algorithmes de reconnaissance du comportement humain les plus utilisés actuellement. Il traite et apprend les données d'entrée via des réseaux neuronaux multicouches pour parvenir à une reconnaissance automatique du comportement humain. Parmi eux, le réseau neuronal convolutif (CNN) et le réseau neuronal récurrent (RNN) sont des modèles d'apprentissage profond couramment utilisés. Dans la reconnaissance du comportement humain, CNN est principalement utilisé pour extraire les caractéristiques spatiales des données d'image et vidéo, tandis que RNN est utilisé pour traiter les caractéristiques temporelles des données de séries chronologiques. Ces caractéristiques sont combinées et apprises via des réseaux neuronaux multicouches pour finalement parvenir à une reconnaissance automatique du comportement humain.

2. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur l'extraction de caractéristiques

L'extraction de caractéristiques est une technologie importante dans la reconnaissance du comportement humain. Il convertit les contours du corps humain, les points d'articulation, les couleurs et d'autres informations en formes numériques que les ordinateurs peuvent comprendre grâce au prétraitement et à l'extraction des caractéristiques des données d'image et vidéo. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques couramment utilisés incluent l'histogramme des gradients orientés (HOG), le modèle binaire local (LBP), l'estimation de la posture humaine, etc. Ces algorithmes d’extraction de caractéristiques peuvent améliorer efficacement la précision et l’efficacité de la reconnaissance et peuvent être utilisés en combinaison avec d’autres algorithmes de classification.

3. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur un modèle

Le modèle est un autre algorithme couramment utilisé dans la reconnaissance du comportement humain. Il classe et identifie les données d'entrée en créant des modèles mathématiques du comportement humain. Les modèles couramment utilisés incluent les machines à vecteurs de support (SVM), les modèles de Markov cachés (HMM), les arbres de décision, etc. Ces modèles peuvent renforcer la capacité de comprendre et de reconnaître le comportement humain grâce à l'apprentissage et à la formation sur les données de formation. Ensuite, pour les nouvelles données d’entrée, la reconnaissance automatique du comportement humain est obtenue grâce à la classification et au jugement du modèle.

4. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur un modèle hybride

Le modèle hybride est un algorithme qui combine plusieurs modèles uniques. Dans le domaine de la reconnaissance du comportement humain, les modèles hybrides peuvent combiner plusieurs algorithmes de classification pour améliorer la précision et la robustesse de la reconnaissance. Par exemple, vous pouvez combiner des modèles d'apprentissage profond et des algorithmes de modèle, utiliser le modèle d'apprentissage profond pour extraire des caractéristiques spatiales, puis transmettre les caractéristiques de série chronologique à l'algorithme du modèle pour le traitement et la classification. De cette manière, les avantages des différents algorithmes peuvent être pleinement exploités pour améliorer l’effet de la reconnaissance du comportement humain.

Actuellement, la reconnaissance du comportement humain est largement utilisée dans de nombreux domaines. Dans le domaine de la surveillance intelligente, grâce à la reconnaissance comportementale des vidéos de surveillance, des alarmes automatiques, le suivi du personnel, la détection d'anomalies et d'autres fonctions peuvent être réalisés, améliorant ainsi l'intelligence et la praticité du système de surveillance. Dans le domaine des maisons intelligentes, grâce à la reconnaissance comportementale des membres de la famille, des fonctions telles que l'éclairage intelligent et le contrôle intelligent de l'environnement peuvent être réalisées, rendant la maison plus intelligente et plus humaine. Dans le domaine des transports intelligents, grâce à la reconnaissance comportementale des piétons et des véhicules, des fonctions telles que les feux de circulation intelligents et la gestion intelligente du trafic peuvent être réalisées pour améliorer l'efficacité et la sécurité du trafic.

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