人體檢測與匹配技術的研究.pdf

1、近年來，在基于單攝像機的智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究領域，運動人體檢測與跟蹤技術的發(fā)展已經(jīng)日漸成熟，同時，由于對多攝像機組成的監(jiān)控網(wǎng)絡的需求日益增加、多攝像機智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究也越來越受到重視。目前，基于多攝像機視野域的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以劃分為有公共視野域和無公共視野域兩種類型?？紤]到現(xiàn)實中監(jiān)控范圍與攝像機資源之間的實際差距，本文選擇針對無公共視野域的監(jiān)控環(huán)境下的人體檢測與匹配技術進行研究，主要研究內(nèi)容包括以下幾個部分:
　　(1)基于背景差

2、的人體檢測技術的研究。本文中采用背景差法進行了運動人體檢測，通過自適應背景建模自動更新當前圖像的背景，并結合去除陰影、形態(tài)學處理、搜索連通區(qū)域等操作，提取出較清晰的運動人體。
　　(2)人體特征的提取。本文介紹運動人體的常用特征，如空間特征，幾何特征和統(tǒng)計特征，并詳細分析了各特征在描述人體時具有的優(yōu)缺點以及各特征的提取方法。重點介紹了人體統(tǒng)計特征，如顏色直方圖，為運動目標的跟蹤和匹配有著深遠的影響。
　　(3)運動人體跟蹤算

3、法的研究。本文在分析了目前廣泛應用于運動人體跟蹤的Meanshift算法的思想和優(yōu)缺點的基礎上，采用Camshift算法對單攝像機中的運動人體進行跟蹤，克服了Meanshift算法中由于目標尺度變化造成的跟蹤不準確的情況。
　　(4)人體匹配技術的研究。本文基于無公共視域多攝像機目標匹配，提出了多攝像間轉(zhuǎn)移時間的概率模型，采用高斯概率密度曲線進行估計，不僅在一定程度上消除了目標間的誤匹配現(xiàn)象，而且大大縮減了匹配量、提高了匹配效率。