基于互信息的立體運動物體的識別與跟蹤.pdf

1、視頻目標跟蹤是計算機視覺領域的研究熱點之一,在人機交互、自動監(jiān)控、視頻檢索、智能交通以及無人駕駛機器中有著廣泛的應用。跟蹤與識別問題即確定運動物體在其作業(yè)環(huán)境中所處位置以及即時狀態(tài),這也是智能化機器人的研究難點。因為首先由于在移動過程中目標物體的外觀不斷變化,其次外界環(huán)境的光線也在緩慢變化,最后目標物體在移動中會被陰影遮擋,一般的單目(一個攝像頭)識別算法無法僅由圖像提供的信息判別出運動物體的具體位置,所以現在非常多的研究者投入到雙目(

2、兩個攝像頭)視覺的研究中。雙目視覺模擬人類的眼睛,為識別問題提供了第三維景深信息,可以由圖像的視差信息判斷出運動物體離攝像鏡頭的距離。
　　 雖然研究者眾多,但是這些算法性能都不夠理想,它們大多將立體匹配和運動識別隔離開來,計算立體運動物體的問題需要分別執(zhí)行立體匹配和運動識別,大大增加了計算量。本文提出的立體運動目標識別算法通過立體視覺和運動相結合的方法來檢測運動物體,利用了兩個步驟間冗余的信息,融合了兩個步驟,用一個能量函數來

3、表達兩個問題,減少了計算量。根據視差和場景深度之間的關系,用標號表示視差,將立體視覺中的左右圖匹配、時間序列上的匹配問題轉化為能量函數最小化問題;通過構造圖,建立能量與圖的割的容量之間的聯系;利用圖的流理論通過計算最小割迭代的計算圖的最大流從而得到能量函數的最小值,獲得圖像左右間、時間序列上的匹配的立體運動物體的視差數據;并在能量函數上加上左右圖的互信息,從而在左右圖的光照條件不一的條件下,也可以魯棒地匹配。大量基于實景和標準視頻的實驗