基于視頻序列的人體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、本文主要研究了基于視頻序列的人體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)，該技術(shù)能夠應(yīng)用在智能監(jiān)控，人體動(dòng)作分析，人機(jī)交互，基于內(nèi)容的視頻檢索以及智能駕駛系統(tǒng)等領(lǐng)域中，其涉及到模式識(shí)別、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算視覺(jué)等學(xué)科，雖然基于視頻序列的人體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾十年的快速發(fā)展，但是由于人體所具有的一些特性以及應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性，到如今很難找到一個(gè)快速、健壯的系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出人體和對(duì)運(yùn)動(dòng)人體進(jìn)行跟蹤。本文分析了當(dāng)前人體檢測(cè)和跟蹤的主要算法，在這些算

2、法的基礎(chǔ)上提出了一種利用人體幾何特征進(jìn)行人體檢測(cè)的方法。該方法首先通過(guò)人臉檢測(cè)獲取人臉區(qū)域，然后利用人臉的高寬與人體的高寬關(guān)系來(lái)完成人體的檢測(cè)。對(duì)于運(yùn)動(dòng)人體的跟蹤本文利用Camshift算法對(duì)運(yùn)動(dòng)人體進(jìn)行跟蹤。本文在對(duì)人體的檢測(cè)和跟蹤研究過(guò)程中，著重研究了人臉檢測(cè)的方法。本文的主要貢獻(xiàn)如下:
　　 1)本文分析和研究了當(dāng)前主要的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，著重研究了背景減法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法，而且研究了常用的背景構(gòu)建方法，提出了一種改

3、進(jìn)的時(shí)間差分背景構(gòu)建法，實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠很好的構(gòu)建背景，以及具較好的適應(yīng)性和魯棒性，利用該方法能夠很好地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 2)運(yùn)動(dòng)人體的檢測(cè)和跟蹤屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤范疇，利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤方法雖然也能對(duì)人體進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，但是利用這些方法一般都很耗時(shí)，不僅不能夠高效檢測(cè)人體和對(duì)運(yùn)動(dòng)人體進(jìn)行跟蹤，而且沒(méi)有利用人體所具有的特征。本文利用人體所具有的特征（人臉，眼睛）對(duì)人體進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，通過(guò)對(duì)人臉和眼睛進(jìn)行檢測(cè)，