基于彩色圖像和深度圖像的人頭跟蹤.pdf

1、視頻序列中的目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點，在眾多領域有著廣闊的應用前景，比如精確制導，安全監(jiān)控，視頻壓縮等。在當前安全監(jiān)控越來越被重視的今天，在學校、圖書館、商場等場所，監(jiān)控系統(tǒng)已成為必不可少的設施。實現監(jiān)控智能化，不僅能將人力從機械化重復的工作中解脫出來，更可以提高監(jiān)控的安全性。
　　經過多年的研究和發(fā)展，在目標跟蹤領域已經有很多較為成熟的算法，但是遮擋問題一直是跟蹤領域的難點。由于傳統(tǒng)的2D圖像深度信息的丟失，使得僅依賴

2、于2D圖像并不能從根本上解決跟蹤過程中跟蹤目標被遮擋的問題。但是傳統(tǒng)的深度信息恢復算法和設備復雜，很難滿足實時跟蹤的需求。2010年微軟公司推出的Kinect深度攝像機，可以實時的采集場景中的深度信息，為跟蹤領域的研究提供了新的契機?？紤]到在密集人群中人頭被遮擋的概率低于人體，因此本文將人頭定為被跟蹤的對象。
　　本文提出了一個結合彩色圖像和深度圖像進行人頭跟蹤的算法，將人頭跟蹤建模為標記目標和候選目標的數據關聯問題。本文方法首先

3、利用深度圖像提取出前景圖像。然后使用預先訓練好的分類器在提取出的前景中對人頭進行檢測定位。最后通過計算標記目標和檢測到的候選目標之間的相似性來實現跟蹤。本文利用位置信息和基于稀疏表示的紋理信息聯合構成人頭特征。由于深度信息可以很好的解決2D平面圖像中深度模糊的問題，因此將深度信息作為建模的主要特征，將從RGB彩色圖像中獲得的位置信息和稀疏表示信息作為次特征，來確保跟蹤的準確性。
　　本文提出的算法可以有效地解決跟蹤領域一些難題，比