基于Kinect的人群識(shí)別與跟蹤系統(tǒng).pdf

1、在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，智能分析視頻中的人的行為成為視頻監(jiān)控的發(fā)展趨勢(shì)，在此過(guò)程中，人的識(shí)別與跟蹤意義重大。通過(guò)對(duì)視頻中每個(gè)個(gè)體進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)控，可以分析出人群的走向、人群的流動(dòng)方式等，從而提取有效信息，進(jìn)行智能地視頻監(jiān)控。然而在復(fù)雜的場(chǎng)景中，由于受光線、動(dòng)態(tài)的背景、人與人的遮擋和交叉等很多因素的影響，在已有的二維視頻圖像處理中，人的檢測(cè)并沒(méi)有很強(qiáng)的魯棒性。
　　隨著深度攝像機(jī)的發(fā)展，價(jià)格也逐漸親民化，為智能視頻監(jiān)控的普及提供了有利條件。本

2、文就利用微軟推出的深度相機(jī)產(chǎn)品Kinect，進(jìn)行復(fù)雜場(chǎng)景中人群的識(shí)別與跟蹤。采集到帶有深度信息的的視頻影像后，從深度信息中提取有效的信息，結(jié)合二維的圖像信息，能夠較好地從視頻的每一幀中識(shí)別出人，識(shí)別準(zhǔn)確率較之單單從二維視頻數(shù)據(jù)提取信息高出很多。進(jìn)一步對(duì)檢測(cè)出的每個(gè)人進(jìn)行跟蹤，分析得出監(jiān)控結(jié)論。
　　本系統(tǒng)完成過(guò)程的主要步驟如下:
　　一、調(diào)研目前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)狀，已解決的問(wèn)題及目前仍然存在的限制。
　　二、研究Kin

3、ect的工作原理、技術(shù)特征、接口及應(yīng)用等。
　　三、完成系統(tǒng)的前期調(diào)試工作:Kinect外部參數(shù)驗(yàn)證、內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定、場(chǎng)景選取、通過(guò)試驗(yàn)確定Kinect的安置角度、系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的拍攝等。
　　四、基于拍攝得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，參照Xia.Lu提出的一種人群檢測(cè)的算法，進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，完成系統(tǒng)中人群檢測(cè)的功能:
　　1、對(duì)原始的深度影像進(jìn)行噪聲去除和平滑處理;
　　2、對(duì)深度圖像進(jìn)行距離變換的處理，使用Ω形狀進(jìn)行初步的頭部

4、匹配;
　　3、利用標(biāo)定數(shù)據(jù)，計(jì)算深度影像中每個(gè)像素的點(diǎn)云信息;
　　4、選擇3D的半球，進(jìn)行進(jìn)一步的頭部匹配，得到圖像中的人體頭部;
　　5、分離人與地面，利用區(qū)域增長(zhǎng)法，得到人體的整個(gè)輪廓，完成檢測(cè)。
　　五、得到檢測(cè)結(jié)果后，在相鄰幀之間，進(jìn)行人體整體顏色直方圖的匹配，實(shí)現(xiàn)人群的跟蹤。
　　六、分析識(shí)別和跟蹤的結(jié)果，調(diào)整參數(shù)，得到使系統(tǒng)效果最優(yōu)的配置。結(jié)合系統(tǒng)的特點(diǎn)，分析系統(tǒng)已解決的問(wèn)題和可以提高改進(jìn)的