基于感興趣區(qū)域的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、近幾十年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤系統(tǒng)廣泛運(yùn)用于各領(lǐng)域。人們對(duì)視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤作了大量而深入的研究，提出了各種行之有效的方法，其中運(yùn)動(dòng)人體的檢測(cè)與跟蹤由于在智能監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值成為研究的熱點(diǎn)課題之一。 本文首先綜述了課題的研究背景和意義，并簡(jiǎn)要介紹了一些基于視頻圖像的檢測(cè)和跟蹤系統(tǒng)，再分析了目前國(guó)內(nèi)外提出的人體檢測(cè)與跟蹤方法，并進(jìn)行了比較。針對(duì)該課題在人體目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤

2、方面的難點(diǎn)，重點(diǎn)對(duì)如何選取有效的人體感興趣區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)以及如何對(duì)該目標(biāo)區(qū)域作后續(xù)跟蹤兩方面的內(nèi)容進(jìn)行了研究。 在目標(biāo)檢測(cè)方面，根據(jù)背景減除法獲取完整的運(yùn)動(dòng)人體區(qū)域，進(jìn)一步提出了運(yùn)動(dòng)人體感興趣區(qū)域(Regions of Interest，ROI)的自動(dòng)檢測(cè)方法。該方法利用圖像顯著圖算法成功模擬了人眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)人體注視點(diǎn)的形成過(guò)程，并基于多注視點(diǎn)的聯(lián)合顯著區(qū)域自動(dòng)檢測(cè)形成相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)人體ROI。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這是一種穩(wěn)定可靠的

3、人體ROI自動(dòng)檢測(cè)方法，檢測(cè)出的區(qū)域符合人眼觀察運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)的視覺(jué)關(guān)注區(qū)域，可運(yùn)用于后續(xù)基于區(qū)域顏色特征的運(yùn)動(dòng)人體跟蹤系統(tǒng)。 在目標(biāo)跟蹤方面，結(jié)合SSD跟蹤器和Mean—Shift跟蹤器各自的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于感興趣區(qū)域的SSD—MS聯(lián)合跟蹤器。針對(duì)人體目標(biāo)的快速運(yùn)動(dòng)、尺度變化、遮擋等情況，采用了卡爾曼濾波器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。特別是對(duì)部分遮擋情況，利用人體ROI自動(dòng)檢測(cè)過(guò)程中得到的聯(lián)合顯著點(diǎn)進(jìn)行跟蹤區(qū)域內(nèi)的多窗口Mean—Shift