基于Kinect的人體目標檢測與跟蹤.pdf

1、在計算機視覺領(lǐng)域當中，目標的檢測與跟蹤技術(shù)發(fā)揮著非常重要的作用。其中，人體目標的檢測與跟蹤技術(shù)是當前研究熱點之一，研究成果已經(jīng)深入并且服務于社會生活的方方面面。本文是在Kinect硬件平臺上，對人體目標進行檢測識別，分析人體目標的運動特點，最后實現(xiàn)對人體目標跟蹤的目的。
　　 本文硬件部分采用了微軟公司的3D攝像頭Kinect。通過Kinect我們可以采集到彩色圖像和深度圖像，由于Kinect的最有效探測距離是1.2米至3.5米

2、，所以實驗中只對該范圍內(nèi)的目標進行處理。在此基礎(chǔ)之上，利用深度圖像的深度距離信息，計算出深度距離直方圖。然后對攝像頭范圍內(nèi)的人體目標進行縱向的自適應分層處理，并對每一層的人體目標進行水平投影，分割提取出每一個人體目標，這對于解決人體目標間的相互遮擋有很大的作用。
　　 本文采用基于用戶索引的方法來識別人體目標。若有多個人體目標進入攝像頭視野范圍，則對不同的人體目標編號，然后用最小外接矩形框進行標記，最后利用Kalman濾波器對人

3、體目標進行跟蹤。遮擋情況下的人體目標跟蹤是基于深度距離分層的算法，對被遮擋的人體目標進行識別和標記，然后再利用Kalman濾波器的預測功能實現(xiàn)目標跟蹤的目的。跟蹤過程當中，首先確定目標區(qū)域的尺寸和中心位置點的坐標，并將跟蹤位置坐標和預測位置坐標顯示在圖像當中，以檢驗Kalman跟蹤的準確性和穩(wěn)定性。
　　 最后實驗結(jié)果表明，本文的算法在復雜環(huán)境下能正確檢測識別人體目標，并且不會受到光照變化和目標遮擋的影響，在實驗環(huán)境下實現(xiàn)了人體