Opencv 哪个计算机视觉图书馆&；用于人类行为分析的算法？

目标：检测/确定人的行为，s.a.挑选/提起物品阅读标签并将其放回货架上（在商店），坐在、安装/攀爬atom物体s.a.椅子、长凳、梯子等

环境：商店/商店，光线充足。固定摄像头（VGA->1MP）（即非PTZ）

约束条件：

已知和未知人类的存在

可能在一段时间内重新安排商店中的物品（待售物品）

随着时间的推移，照明可能发生变化。 例如：商店的正面区域在白天可能会获得充足的阳光，而在晚上则会变成人造光。此外，在夜间可以打开更多的灯

问题：

虽然我知道OpenCV对于人脸检测和人脸识别非常有用，但它能用于分析“动作”吗，例如坐着的动作，从架子上提起物体的动作？如果是这样的话，我应该深入研究哪些算法

由于商店里的摄像机大多位于天花板高度，所以它们通常没有正面视图，但大多是自顶向下视图。我知道Haar Cascade（PCA）不是很有用，但需要其他方法s.a.3D头部几何确定。是否有其他库（OpenCV除外）需要用于此类任务？有相同的开源库吗

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这是一个相当困难的问题。从我与这些家伙的私人谈话中，我发现他们有一些在视频中检测人类行为的常规，比如跳舞或滑板。这些东西没有包含在他们的开源库中，但如果你问得好的话，它们可能会帮助你。

不时有人来这里寻求帮助（或者更好的代码），以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，他们会要求他们在科幻电影中看到的算法。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的博士团队，从事一些天才项目，你不需要这里的建议。如果你不这样做，那么这样做的机会真的很低

使用合理的资源和准确度，您可以跟踪商店中的人员：使用移动平均背景减法器（OpenCV中提供）确定空商店的外观，并从每个帧中减去该背景，以查看出现和消失的对象。您可以使用blob analisys库提取它们。卡尔曼滤波器（或更简单的跟踪器）将帮助您跟踪移动的对象

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祝你好运

通常使用模型表示法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人类行为识别问题。

在产品演示中看到了类似的情况，但在稍微不同的背景下，即视频监控，如果产品能够通过类似的组成技术（或算法）检测到“游荡”、“滑倒”等情况，我相信我的问题是可以解决的，如果不是完全可以解决的。不过，我确实从与那些似乎不知道自己将进入什么领域的人打交道中得到了潜在的信息，也可能是沮丧！感谢您的提醒和识别关键算法。这是一个开始。我必须同意瓦西里的观点，你的@icarus74项目是可以完成的，但作为一个人的工作，它可能有点过于雄心勃勃，特别是如果你刚刚开始在这个领域。您最好从kinect开始；）@icarus74虽然OpenCV为计算机视觉提供了许多算法和资源，但您在这里（或其他任何地方）都找不到一个包含您在该产品演示中看到的算法的库，原因有二：这些人花了数年时间（可能）开发它们，而且它们具有巨大的经济价值。因此，他们和其他人都不会发布这样的算法。如果你想要功能，你必须自己研究它，这是“有点太雄心勃勃了”，但是，祝你好运！如果你能做这个项目，你的余生都会很富有：）这是真的，非常同意。谢谢弗拉德。由于没有开源实现，而且我在这方面还没有找到太多的阅读材料（可能没有用正确的关键字搜索），我想这也是一个相当困难的问题。我一定会去看看皮卡洛斯的家人，试着友好地问他们。谢谢埃里克。单词袋模型是我有点熟悉的东西。