| 3 行为分析存在的问题与研究热点
尽管运动人体行为分析技术得到了较大的发展，但是由于人体运动的非刚性以及高自由度、行为发生的场景和人运动的模糊性、遮挡、阴影、等因素的影响，使得运动人体行为分析仍处于简单的行为与事件检测的初级阶段。行为分析的问题和难点主要体现在：
1） 运动分割[1]
底层的运动人体检测是高层的行为分析的基础，但是由于背景的动态变化，遮挡和阴影等原因使得快速而又准确的运动分割成为一个困难的任务论文下载。
2） 算法的有效性和鲁棒性、
当前的很多研究大都是针对简单标准的动作、简单的行为、事件和背景，因此提高算法的有效性和鲁棒性才能真正地将运动人体分析技术应用于复杂的现实环境。
3） 多摄像机的使用[1]
多摄像的使用可以扩大监控的有效范围，同时有利于三维姿势的跟踪和恢复以及解决遮挡问题。
4） 运动特征的 选择与表达
如何选择合适的特征充分表达人体运动是行为分析的关键问题，而视点不变性对于行为的表达异常重要。
行为分析融合了计算机视觉，图像处理，人工智能，模式识别等多学科知识行为理解与描述，随着相关学科的发展，研究应用的深入，必将不断出现新的研究热点：
1） 行为分析与生物特征识别相结合；
例如步态识别和人脸识别可以帮助系统识别人的身份，使得系统可以根据对于该人的先验知识来判断其行为。所以，行为分析与生物特征识别相结合是未来的一个研究热点。
2） 自适应的特征选取方法；
借鉴人类学习、识别和理解机理，自适应的提取有关行为的主要特征，当这些特征不足以完成行为的理解和分析时，系统逐步提取候选的细节特征。另一种方法是提取行为的视点无关的鲁棒的特征，当然这是很困难的事。
3） 人的运动分析向行为理解与描述高层处理的转变。
借助计算机视觉，模式识别等相关领域的成果，将现有的简单行为识别和语义描述推广到更为复杂的场景下的行为分析与自然语言描述。
4） 音频与视觉相结合的多模态接口；
目前的研究主要是单纯地对视频图像进行处理，但是音频也包含了很多相关信息。如何更好地集成音频和视频信息用于多模态用户接口是一个严峻的挑战[1]。
4 结束语
运动人体行为分析涉及到人工智能、模式识别、计算机视觉等多学科知识，由于其在智能监控、运动分析、感知接口、虚拟现实等多方面都有着广泛的应用前景，正吸引着越来越多的研究人员的注意。随着计算机视觉等相关知识的发展，行为分析也将从简单的行为识别和语义理解上升到更高层次的复杂背景下的行为分析和自然语言描述。
参考文献：
[1]王亮，胡卫明，谭铁牛.人运动的视觉分析[J].计算机学报，2002，25（3）：225-237.
[2]Xiaofei Ji, Honghai Liu. Advances inView-Invariant Human Motion Analysis: A Review. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS,MAN, AND CYBERNETICS―PART C: APPLICATIONS AND REVIEWS, VOL. 40, NO. 1, JANUARY2010:13-24.
[3]Haritaoglu I, Harwood D andDavis L.W4: real-time
surveillance of people and theiractivities.IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000,22(8):809-830.
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