視頻監(jiān)控中的運動人體檢測與跟蹤算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在現(xiàn)代社中,安全問題越來越受人們關(guān)注,而視頻監(jiān)控成為保障國家、社會、人民群眾生命財產(chǎn)安全的最重要的技術(shù)手段。它也是目前計算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域里的研究熱點之一。視頻監(jiān)控主要包含運動物體檢測、目標(biāo)分類、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)識別、行為分析等諸多課題。在這些運動目標(biāo)中我們最為關(guān)注的是人體。本文從視頻監(jiān)控的理論出發(fā),對前人提出一些關(guān)于人體檢測與跟蹤當(dāng)中一些的算法進(jìn)行分類研究,并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)算法的應(yīng)用并提出了改進(jìn)。本文的主要工作有如下兩個方面:

2、>   1、本文在人體檢測方面,提出一種改進(jìn)型的LBP特征去除陰影算法。由于在人體檢測時會受到光照、陰影等環(huán)境影響,特別是陰影,由于陰影和運動人體具有相似的運動特性,所以很多視頻監(jiān)控中運動目標(biāo)檢測算法把陰影也分割為運動目標(biāo)的一部分或另一個新目標(biāo),這就對后續(xù)操作造成影響,本文提出以改進(jìn)型的LBP特征去除運動陰影。其主要內(nèi)容是:在LBP基礎(chǔ)上,運用一種改進(jìn)的局部三值模式(LTP)紋理特征提取方法,并把這種提取方法運用到運動陰影去除中。該方

3、法首先利用自適應(yīng)高斯混合模型進(jìn)行背景建模,得到背景和含有陰影的前景目標(biāo);并用亮度屬性得到疑似陰影分塊,然后再把疑似陰影區(qū)域和已獲取背景相應(yīng)位置的LTP紋理相似性進(jìn)行判斷;最后得到準(zhǔn)確的陰影區(qū)域并實現(xiàn)陰影去除。實驗結(jié)果表明,該算法能夠很好地抑制分割噪聲,準(zhǔn)確地去除運動陰影,具有較好的實驗效果。
   2、在人體跟蹤方面,對Mean Shift算法的基本原理及Mean Shift在跟蹤中應(yīng)用作了詳細(xì)的介紹;在深入研究了Mean Sh

4、ift算法后發(fā)現(xiàn),該方法在對快速目標(biāo)跟蹤會出現(xiàn)運動目標(biāo)的丟失,在環(huán)境復(fù)雜的情況下,會出現(xiàn)跟蹤定位的錯誤。面對以上缺陷,本文綜合Mean Shift和Kalman算法進(jìn)行目標(biāo)的跟蹤,通過使用運動目標(biāo)的已知信息,即目標(biāo)運動信息和空間色彩信息。其具體過程是利用Kalman濾波器進(jìn)行運動人體可能位置的預(yù)測,并一這個位置為新起點,再應(yīng)用Mean Shift算法搜索最佳匹配位置。該結(jié)合算法能夠準(zhǔn)確的跟蹤人體目標(biāo),在干擾和快速運動上都有很好的處理,在

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