基于DBN的多人跟蹤算法研究.pdf

1、人體運(yùn)動分析技術(shù)由于其廣泛的應(yīng)用前景成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)之一。目前，對于運(yùn)動人體的研究主要集中在運(yùn)動檢測、人體跟蹤和簡單行為的識別等問題上。如何準(zhǔn)確且高效地對視頻流中的運(yùn)動人體進(jìn)行檢測和跟蹤是人體運(yùn)動分析技術(shù)的關(guān)鍵。 本文針對單一攝像機(jī)獲取的單目視頻流中，不同朝向的運(yùn)動人體受到遮擋或深度影響而容易產(chǎn)生歧義不能有效跟蹤的問題，提出了一種用來區(qū)分同一場景中運(yùn)動人體的不同朝向的特征提取方法，結(jié)合了相對成熟的同一朝向下準(zhǔn)確高效地

2、跟蹤運(yùn)動人體的二維輪廓方法，采用了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Bayesian Network，DBN）的統(tǒng)計模型對兩種不同類型的特征進(jìn)行建模，設(shè)計了基于DBN的多人跟蹤算法。 通過設(shè)計的人體運(yùn)動分析系統(tǒng)驗證，本文提出的跟蹤算法在準(zhǔn)確性和適應(yīng)性上都達(dá)到了滿意的效果，該算法針對同一場景具有不同朝向的多個運(yùn)動人體的跟蹤問題的解決具有一定的參考價值。 文中提出的跟蹤算法在特征匹配時采用了簡化約束條件來減少歧義性，如何細(xì)化特