跨攝像機(jī)多人體目標(biāo)的跟蹤研究.pdf

1、長(zhǎng)期以來(lái)，人體目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的熱點(diǎn)。它是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對(duì)生物視覺(jué)的一種模擬，是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的研究工作。人體目標(biāo)跟蹤技術(shù)目前仍然處于研究和探索階段，在理論和實(shí)際應(yīng)用中仍存在許多問(wèn)題沒(méi)有得到很好地解決。影響目標(biāo)跟蹤算法魯棒性的原因很大程度上是由于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性以及光照條件變化等因素造成的。本文主要研究了單攝像機(jī)和多攝像機(jī)下的人體目標(biāo)跟蹤，單攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤是跨攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)，只有單攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤正確的

2、前提下，跨攝像機(jī)跟蹤才會(huì)有正確的跟蹤結(jié)果。在單攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，主要解決遮擋人體目標(biāo)跟蹤。跨攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤分為有公共視場(chǎng)人體目標(biāo)跟蹤和無(wú)公共視場(chǎng)人體目標(biāo)跟蹤。
　　 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新包括：
　　 1．針對(duì)多人體目標(biāo)跟蹤而產(chǎn)生的遮擋問(wèn)題，提出了一種基于非參數(shù)復(fù)合模型的粒子濾波方法來(lái)描述多個(gè)人體目標(biāo)的情況。該復(fù)合模型通過(guò)復(fù)合預(yù)測(cè)和復(fù)合更新兩個(gè)步驟交替進(jìn)行以達(dá)到遞歸跟蹤的目的。在復(fù)合粒子濾波過(guò)程中，通過(guò)每個(gè)復(fù)合粒子的

3、權(quán)值大小來(lái)衡量粒子的貢獻(xiàn)大小。權(quán)值的大小是基于HSV直方圖的多顏色觀測(cè)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)的。觀測(cè)模型是通過(guò)巴氏距離的核密度估計(jì)來(lái)建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明復(fù)合模型的粒子濾波方法可以很好地實(shí)現(xiàn)多人體目標(biāo)跟蹤。
　　 2．充分利用單攝像機(jī)的人體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息、顏色信息、空間信息，將背景建模、塊建模、顏色建模、運(yùn)動(dòng)建模和人體的空間信息進(jìn)行有效地融合，較好地解決了人體目標(biāo)相互遮擋情況下的人體跟蹤的問(wèn)題。本文利用人體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息，采用的混合高斯模型進(jìn)行

4、背景重建的方法，先提取出運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)；利用基于Epanechnikov核密度梯度估計(jì)算法對(duì)存儲(chǔ)模型中的人體進(jìn)行聚類，即對(duì)人體的外部顏色相近的像素進(jìn)行塊建模；利用非參數(shù)的Gauss核密度估計(jì)算法對(duì)已聚類的塊模型和人體的空間信息建立顏色密度函數(shù)，同時(shí)利用人體運(yùn)動(dòng)信息建立運(yùn)動(dòng)密度函數(shù)，通過(guò)顏色密度函數(shù)與運(yùn)動(dòng)密度函數(shù)構(gòu)成后驗(yàn)概率模型；然后對(duì)當(dāng)前的檢測(cè)出的人體目標(biāo)的每個(gè)像素計(jì)算最大后驗(yàn)概率，得到最大后驗(yàn)概率的顏色圖像，通過(guò)該圖像進(jìn)行分割，達(dá)到對(duì)遮擋

5、情況下多人體目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的目的。
　　 3．針對(duì)有公共視場(chǎng)跨攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤誤匹配的問(wèn)題，提出了一種基于空間映射變換與顏色特征信息相融合的匹配算法。本文先通過(guò)跨攝像機(jī)的公共視場(chǎng)分界線來(lái)初步確定跨攝像機(jī)的人體目標(biāo)，然后利用變換單應(yīng)矩陣計(jì)算跨攝像機(jī)人體目標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然而在實(shí)際應(yīng)用中，視頻是不完全同步且有交叉遮擋而產(chǎn)生誤匹配，因此本文在投影變換單應(yīng)矩陣的基礎(chǔ)上采用基于顏色模型的最大后驗(yàn)概率進(jìn)行匹配。
　　 4．本文針對(duì)無(wú)公

6、共視場(chǎng)跨攝像機(jī)人體目標(biāo)跟蹤因顏色差異較大而引起誤匹配問(wèn)題，提出了一種基于顏色轉(zhuǎn)變函數(shù)的方法對(duì)顏色進(jìn)行校正，并通過(guò)顏色轉(zhuǎn)變函數(shù)空間進(jìn)行概率估計(jì)來(lái)提高跨攝像機(jī)人體目標(biāo)的匹配的準(zhǔn)確率。該算法先在低維度的子空間上對(duì)已知的跨攝像機(jī)人體目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，得到顏色轉(zhuǎn)變函數(shù)。該方法不用依賴攝像機(jī)的內(nèi)參來(lái)計(jì)算顏色轉(zhuǎn)變函數(shù)的子空間。用基于概率的主要成分分析法對(duì)顏色轉(zhuǎn)變函數(shù)的子空間進(jìn)行建模得到概率密度函數(shù)，最后利用概率密度函數(shù)獲取跨攝像機(jī)的人體目標(biāo)的匹配概率。本