視頻圖像序列中運(yùn)動(dòng)人體跟蹤方法研究.pdf

1、近年來,世界范圍內(nèi)的公眾安全問題日益突出,自動(dòng)視頻監(jiān)控在國(guó)防安全、航空航海、醫(yī)療衛(wèi)生、敏感地點(diǎn)等軍事和民用的各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛研究和應(yīng)用。視頻目標(biāo)跟蹤是其中重要的研究方向之一,可以為目標(biāo)分類、行為描述、視頻理解提供重要線索,因此,該課題有重要學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價(jià)值。但是,由于光照變化、目標(biāo)姿態(tài)的非線性形變、復(fù)雜背景以及目標(biāo)間的相互遮擋,使得復(fù)雜環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤仍然面臨著困難,設(shè)計(jì)好的多目標(biāo)跟蹤算法依然具有挑戰(zhàn)。
　　 本文首先研究了

2、目標(biāo)檢測(cè)的理論和經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)算法,分別用LOTS和HOG檢測(cè)算法對(duì)多目標(biāo)圖像進(jìn)行檢測(cè),分析檢測(cè)結(jié)果。然后研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概率假設(shè)密度粒子濾波算法,并分別將LOTS和HOG檢測(cè)的檢測(cè)結(jié)果用于粒子濾波對(duì)視頻中多運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,并對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該跟蹤算法過分依賴于檢測(cè)結(jié)果,目標(biāo)漏檢和誤檢都會(huì)對(duì)跟蹤造成很大影響。本文提出了一種基于HOG檢測(cè)概率假設(shè)密度粒子濾波跟蹤的改進(jìn)方法,該方法引入HOG檢測(cè)的中間信息,同時(shí)采用在線