基于主軸的人的跟蹤.pdf

1、人的跟蹤是通過(guò)從連續(xù)圖像幀間建立對(duì)應(yīng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和圖像序列中運(yùn)動(dòng)的人進(jìn)行跟蹤,給出其運(yùn)動(dòng)軸跡.它在智能監(jiān)控、運(yùn)動(dòng)分析、人機(jī)交互以及虛擬現(xiàn)實(shí)等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值.一直以來(lái),人的跟蹤受到國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)屆和企業(yè)屆的廣泛關(guān)注,但作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn),仍然有很多理論與技術(shù)問(wèn)題需待解決.一方面,動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的快速分割、人體的非剛性運(yùn)動(dòng)、人體自遮擋和目標(biāo)之間相互遮擋的處理一直是困擾人的跟蹤的難題;另一方面,近

2、些年來(lái),隨著大范圍智能視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)的迫切需要,多攝像機(jī)的使用也給人的跟蹤研究帶來(lái)了一系列的挑戰(zhàn).該文以視覺(jué)監(jiān)控為應(yīng)用背景,對(duì)人的跟蹤進(jìn)行了深入的研究,提出了基于主軸的人的跟蹤方法,并對(duì)此方法在單攝像機(jī)下人的跟蹤、遮擋情況下人的跟蹤以及多攝像機(jī)下人的跟蹤等子課題上的應(yīng)用進(jìn)行了細(xì)致探討和分析.大量的實(shí)驗(yàn)表明該方法的有效性和魯棒性.該文的主要研究工作如下:①基于人體關(guān)于主軸成對(duì)稱(chēng)分布的特點(diǎn),提出了基于主軸人的跟蹤方法,并將其應(yīng)用到單攝像機(jī)下的

3、跟蹤中.首先,通過(guò)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)提取對(duì)應(yīng)于人的運(yùn)動(dòng)區(qū)域;然后給出三種情況下人的主軸自動(dòng)提取方法;最后利用卡爾曼濾波器進(jìn)行預(yù)測(cè)與跟蹤.實(shí)驗(yàn)表明,同傳統(tǒng)的基于特征的跟蹤方法相比,人的主軸特征對(duì)噪聲更加魯棒,不依賴(lài)于準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和分割.②基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓可以用投影直方圖來(lái)表示,提出了一種基于垂直投影直方圖的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)方法.首先,對(duì)檢測(cè)出來(lái)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域在圖像坐標(biāo)系中對(duì)水平坐標(biāo)軸進(jìn)行投影得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域的垂直投影直方圖;然后,在垂直投影直

4、方圖的基礎(chǔ)上定義了離散度來(lái)作為分類(lèi)度量標(biāo)準(zhǔn),將運(yùn)動(dòng)物體為兩類(lèi):人和車(chē)輛.③提出了一種新的單攝像機(jī)中遮擋情況下人的跟蹤方法.首先,引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò),通過(guò)隱狀態(tài)過(guò)程將遮擋關(guān)系模型融入跟蹤中,從而將跟蹤轉(zhuǎn)經(jīng)為概率傳播中后驗(yàn)概率的求解問(wèn)題;然后,利用基于主軸的橢圓形狀模型和顏色模型作為人體模型的先驗(yàn)知識(shí),在顏色模型和觀測(cè)之間的Bhattacharyya距離的基礎(chǔ)上定義了觀測(cè)概率對(duì)觀測(cè)進(jìn)行評(píng)價(jià);最后,利用粒子濾波算法進(jìn)行求解.④提出了基于主軸的多攝