視頻流中基于頭肩特征的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤涉及計(jì)算機(jī)圖像處理、視覺圖像處理、模式識(shí)別以及人工智能等諸多領(lǐng)域，它廣泛地應(yīng)用于軍事、工業(yè)、交通、生活等各個(gè)方面。近年來，隨著人們對(duì)機(jī)器視覺領(lǐng)域研究的深入，使得包含人的序列圖像的人體識(shí)別、人體跟蹤技術(shù)在智能監(jiān)控等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。
　　由于人體頭肩部輪廓形狀基本穩(wěn)定，所以本文采用頭肩特征作為人體主要識(shí)別對(duì)象。首先，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取采用混合高斯模型的背景相減法得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像的梯度信息，

2、實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子消除。然后通過判斷 Hsu橢圓模型所提取的顏色特征是否滿足人體的膚色特征進(jìn)行初步判斷，根據(jù)頭肩輪廓的Hu不變矩判斷是否滿足人體特征，從而實(shí)現(xiàn)人體識(shí)別。最后，使用包圍人體目標(biāo)輪廓的最小矩形的質(zhì)心作為跟蹤目標(biāo)，建立相鄰幀間匹配矩陣，借助卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)了對(duì)單個(gè)和多個(gè)人體目標(biāo)的跟蹤。
　　本文在VisionLab開發(fā)組件的應(yīng)用基礎(chǔ)上，進(jìn)行了基于頭肩特征的人體識(shí)別與跟蹤的研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在VisionLab組件的支持