基于視頻圖像的姿態(tài)檢測研究與實現(xiàn).pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)是如今廣泛應(yīng)用于人們工作和生活中的監(jiān)控系統(tǒng),隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展和人們生活質(zhì)量的提高,傳統(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)越來越不能滿足人們更高的要求。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的普及導(dǎo)致監(jiān)控視頻的迅速增加,面對海量的監(jiān)控錄制視頻,采用人工介入進行處理分析的傳統(tǒng)監(jiān)控方式在處理速度上的劣勢顯而易見。為了實現(xiàn)快速處理海量監(jiān)控視頻,就必須解決在傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中需要人員介入的問題。
　　本論文正是基于上述問題,針對視頻中人體的動作通常發(fā)生在

2、運動區(qū)域的特點,通過獲取視頻圖像中的前景運動目標,對運動區(qū)域內(nèi)的圖像采用基于chamfer匹配算法的姿態(tài)檢測技術(shù)進行處理,實現(xiàn)對人體行為中關(guān)鍵動作的姿態(tài)檢測,從而獲取到該動作的行為信息,并對危險的敏感姿態(tài)進行警示和標識,實現(xiàn)視頻的智能監(jiān)控。本文的主要內(nèi)容包括:
　　1.建立混合高斯背景模型,通過混合高斯背景模型從視頻圖像中提取前景運動目標,由此提取出圖像在前景運動目標區(qū)域內(nèi)的邊緣特征并結(jié)合模板進行匹配。通過前景檢測的方法縮小cha

3、mfer匹配的檢測區(qū)域,加快匹配的速度。
　　2.針對傳統(tǒng)chamfer匹配算法計算量大、處理速度慢的問題,采用了精簡參與匹配計算的邊緣點數(shù)量的方式,對模板圖像和待檢測圖像的邊緣特征利用隨機抽樣一致算法進行直線擬合,用擬合后的邊緣線代替原有圖像中的邊緣點,減少存儲空間和匹配計算的運算量,提高檢測速度。
　　3.針對傳統(tǒng)chamfer匹配容易受到背景邊緣影響的問題,通過將檢測圖像的邊緣點方向信息加入圖像的距離變換過程,并由此計