摘 要：针对视频中的人体动作分析，目前常用方法难免特征参数不稳定和计算复杂度高。而将其划分成不同的姿态，并根据姿态特征对动作识别的贡献程度，分主次地分析处理，可以降低计算复杂度。这里提出了一种基于动作幅度变化率的动作和姿态分割方法。在视频中提取运动人体，根据人体运动特征随时间的变化率实现动作单元分割。

关键词：动作；姿态；分割；视频

中图分类号：TP391

视频中人体运动的分割与识别是近年来计算机视觉、计算机图像学等领域中的前沿研究方向，它从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述[1]。本文针对人体动作状态随时间变化的特点，提出了一种基于动作幅度变化率的姿态分割方法，用于对人体运动过程进行动作及姿态分割。

1 运动人体提取与处理

本文定位于指定运动的动作与姿态分割，运动场景固定，为避免静止人体部位引起的误检，因此采用背景减除法。背景减除法的关键之处在于背景模型的建立，本文采用均值法建立背景模型[2-3]。

2 运动状态特征

2.1 轮廓特征

本文主要是验证运用运动幅度进行动作姿态分割的可行性，所以选择了对目标大小、远近具有不变性、视角影响不大且较为简单的动作幅度比值即人体高宽比（k）描述运动人体的姿态特征[4]。

2.2 简单的动作变化率

然而人体动作幅度（高宽比）所携带的运动信息是非常有限的，所以这里引入幅度变化量辅助分割。……