1. 研究目的与意义
选题理由：该题目更贴合实际，在提高个人能力的同时又可以应用于社会。选题意义：如今生活水平提高，老人或者残疾人需要的关爱更多了，研发这套系统有助于帮助年轻人更好的照看老人，有助于降低老人在室内的危险。人体行为识别与理解逐渐成为如图像分析、人机交互、视频检索以及智能监控等领域的基础保障，其广泛的应用前景以及潜在的社会、经济价值，已使其成为计算机视觉分析领域中备受关注的前沿方向。在各种人体行为识别方法中，基本特征都具有不可替代的作用，基于目前已有的研究成果，对基本特征进行改进，并选择合适的分类器进行分类识别。
2. 研究内容和预期目标
对室内老人行为如跌倒等进行实时监测，当老人遇到紧急情况时进行报警。关键问题：kinect的配置问题、kinect的数据获取、从kinect上获取的数据如何处理、算法的实现。
3. 国内外研究现状
人体行为识别逐渐成为如图像分析、人机交互、视频检索以及智能监控等领域的基础保障，其广泛的应用前景以及潜在的社会、经济价值，已使其成为计算机视觉分析领域中备受关注的前沿方向。在各种人体行为识别方法中，基本特征都具有不可替代的作用，基于目前已有的研究成果，对基本特征进行改进，并选择合适的分类器进行分类识别。人体关键点识别、人脸识别、手势识别、行为分析都有实现。
4. 计划与进度安排
首选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步:图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。颜色可分为彩色和黑白。颜色中不包含任何的色彩成分，仅由白色和黑色组成的是黑白。在颜色模型RGB中，当R=G=B，那么颜色(R,G,B) 则表示为一种黑白的颜色;其中R=G=B的值是灰度值，所以黑白色即灰度颜色。灰度与彩色之间是可以相互转化的，由灰度化转为彩色的称为伪彩色处理过程;由彩色转化为灰度的叫做灰度化处理过程。相应地，数字图像可区分为灰度图像和彩色图像。通过伪彩色处理和灰度化处理，可以使伪彩色图像与灰度图像之间讲行相互转化。背景差分法别名背景减法，背景差分法的原理是将当前的图像与背景图像进行差分来得到目标区域，这种方法能很好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一-幅背景图像,这幅背景图像必须不含要检测的目标或其他不需要检测目标，并且应该能不断的更新来分辨当前背景的变化。
5. 参考文献
《kinect体感程序开发与指导》《kinect数据获取与处理》《基于深度学习的人体行为识别算法的研究》
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