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本書從人類個體行為的三類常見形式肢體動作、面部表情、言語話音入手，開展了個體行為的機器捕捉及識別理解的相關研究，闡述了實施行為捕捉的傳感空間、進行行為識別的理論基礎及實現(xiàn)行為識別的智能系統(tǒng)框架，提出了相關的算法策略及模型，并提供了相應的研究結果。在上述研究結果基礎上，根據(jù)對個體行為的機器識別研究結果，提出了人機決策協(xié)同的模型及框架。

前言

人類一直沒有停止對自身的研究和探索。通過對人體行為進行捕捉，探究人體各類動作行為背后的規(guī)律，不僅可以理解各類行為的真實意圖，而且可對人體的行為進行預測，并與相關對象進行舒適自然的交流互動，為其提供優(yōu)質的服務。如通過對服務對象聲音信號進行捕捉，控制外部的設備；或對用戶面部表情進行觀測，推測用戶的情緒狀態(tài)，通過播放音樂或調節(jié)燈光等方式對其情緒進行調節(jié)；或對用戶的肢體動作進行捕捉，與游戲中的角色進行互動，分析用戶的身體狀態(tài)等。

人類個體的各類行為產生都不是偶然的，是在受其意識支配下產生并完成整個過程的，并具有自發(fā)性和多變性的特點：每個人的行為都由其內在的個性動因驅使形成，外在環(huán)境因素可以影響個體行為的方向與強度，卻不能發(fā)動個體行為；個體行為不僅存在多種表現(xiàn)形式，而且會隨環(huán)境變化或個體追求目標的變化而改變；個體行為的表現(xiàn)是多類外部因素與自身狀態(tài)綜合作用下的結果。個體行為表現(xiàn)形式多樣、動因復雜，對進行人體行為的分析理解帶來了困難，但在紛繁復雜的動因和行為表現(xiàn)中，個體行為也會表現(xiàn)出一定的規(guī)律性，國內外已有許多學者嘗試對個體行為的內在規(guī)律進行探索研究，但個體行為的數(shù)據(jù)集非常龐大，且同一類個體行為對應的外部條件無法再現(xiàn)，目前還沒有一套進行個體行為分析識別的成熟完整的理論體系。

雖然利用機器進行個體行為識別的工作煩瑣復雜，但仍然不能減少研究人員對個體行為識別理解的興趣。國內外已有許多學者、機構分別從肢體捕捉、語音識別、語義理解、行為建模、表情理解、習慣建模等多個方面開展個體行為的識別研究，在許多領域取得了良好的結果。例如，在語音識別領域，識別準確率已經(jīng)達到了97.5%；在肢體動作捕捉領域，基于圖像的動作捕捉方法能夠獲得100Hz的刷新率，并能實現(xiàn)對36 類肢體動作行為的準確分類。隨著越來越多的科研人員對人體行為研究感興趣，基于機器的個體行為理解相關研究一定會取得更大的發(fā)展。

綜合目前的進展和成果總結，進行個體行為研究需要完成以下工作：行為數(shù)據(jù)的傳感與采集、數(shù)據(jù)采樣后的分析處理、行為數(shù)據(jù)的特征提取與行為分類模型的選擇。本書根據(jù)作者自身理解，結合已經(jīng)完成的研究經(jīng)歷，對進行個體行為識別研究涉及的傳感方法、理論基礎、軟件框架進行闡述。

個體行為的表現(xiàn)形式主要歸結于以下幾類：肢體動作、聲音語言、面部表情等，而在上述幾類行為中又包含了個體的行為習慣、內在情感等因素，前者是個體行為的外在表現(xiàn)，后者則是個體行為的驅動因素。一般地，在個體行為的識別理解過程中，需要通過相關的傳感測量裝置，對個體的語音信號、肢體動作、面部表情等進行測量捕捉，獲得個體行為過程的大量原始數(shù)據(jù)，然后，選擇相關的樣本特征和分析模型，獲得對個體行為的內在因素及行為意圖的準確理解。

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