運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)及遮擋處理.pdf

1、動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤是現(xiàn)行視覺處理領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。體育運(yùn)動(dòng)視頻檢測(cè)跟蹤與運(yùn)動(dòng)分析是動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤的一個(gè)重要分支，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行跟蹤，進(jìn)一步的對(duì)被跟蹤到的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)以及運(yùn)動(dòng)參數(shù)的分析，可以給運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練提供科學(xué)合理的參考，有助于運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練以及比賽成績(jī)的提高，具有廣泛的應(yīng)用前景。但是由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境的復(fù)雜性，如光照變化、背景局部變化、目標(biāo)被遮擋等問題，使得目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的課題。 本文提出了一種基于Mea

2、n Shift的綜合算法，將背景加權(quán)直方圖、Kalman濾波預(yù)測(cè)以及目標(biāo)模板的實(shí)時(shí)更新運(yùn)用到Mean Shift的運(yùn)算過程中，成功的解決了Mean Shift算法在復(fù)雜背景下跟蹤效果差，實(shí)時(shí)性差，易受環(huán)境光照變化影響等問題，該綜合算法在遮擋、背景混亂、光照變化以及目標(biāo)尺寸變化等情況下，實(shí)時(shí)的對(duì)體育視頻進(jìn)行了跟蹤，并且跟蹤效果良好。 首先，根據(jù)背景加權(quán)直方圖選擇跟蹤目標(biāo)與背景圖像的差別最顯著的部分作為跟蹤特征，以減少背景信息對(duì)跟蹤