MeanShift算法在運動人體跟蹤中的應用研究.pdf

1、人體跟蹤是運動人體視覺分析中非常活躍的一個課題，其在智能監(jiān)控領域中廣泛的應用前景和潛在的經(jīng)濟價值激發(fā)了廣大科研工作者的濃厚興趣，也使它成為研究的熱點問題之一。 本文先總結了運動人體視覺分析的研究背景、研究現(xiàn)狀及在智能監(jiān)控領域中應用的實際意義，而后討論和分析了各種人體跟蹤方法的優(yōu)缺點及人體跟蹤方法中的難點。 在上述的基礎上，探討了基于MeanShift的跟蹤算法和提高魯棒性的改進算法。針對區(qū)域分塊法所存在的判別效果和穩(wěn)定性

2、不夠好的問題提出了改進方法，以期進一步結合人體的顏色分布特征，一方面通過減少人體區(qū)域分塊數(shù)目以減少處理時間但又不失相關空間信息；另一方面通過對每個分塊進行一定系數(shù)的加權以提高判別效果，提高復雜監(jiān)控環(huán)境下人體跟蹤的魯棒性。 論文解決了智能監(jiān)控中人體在完全遮擋情況下的跟蹤問題，在人體線性運動遮擋情況下采用結合卡爾曼濾波預測的跟蹤算法，獲得較好的跟蹤結果，但該方法不適于人體的非線性運動的遮擋情況。因此利用積分直方圖快速計算的方法優(yōu)勢完