視頻中運動人體跟蹤及行為識別研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是利用視頻分析技術(shù)來實現(xiàn)對無人值守監(jiān)控場景進行智能的“監(jiān)視”,當監(jiān)控場景中出現(xiàn)了已經(jīng)定義的異常行為時能夠及時報警,克服了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的事后性。視頻圖像中進行人體運動目標檢測和行為識別是智能監(jiān)控研究領(lǐng)域的一個重要研究方向。本文主要針對單目固定攝像機監(jiān)控場景中人體目標的運動檢測跟蹤和行為識別進行研究。
　　首先,本文利用傳統(tǒng)幀間差分和背景差分相結(jié)合初步區(qū)分前景區(qū)域和背景區(qū)域,再根據(jù)統(tǒng)計平均的方法對背景進行更新,實現(xiàn)了對運動

2、目標的準確檢測。針對運動目標中往往包含陰影的問題,本文提出利用人眼視覺區(qū)分物體和物體所產(chǎn)生的陰影的原理,利用IHS顏色空間中陰影的強度信息(I分量)和色度信息(H分量)與物體的差異實現(xiàn)了對陰影的有效抑制。
　　其次,本文通過對傳統(tǒng)均值偏移跟蹤算法進行研究,針對其核窗寬度不能隨著運動物體大小變化而改變的缺陷,提出了基于邊緣檢測確定運動目標大小變化實現(xiàn)核窗寬度自適應更新的均值偏移跟蹤算法。然后還提出了運動目標即時檢測跟蹤的思路,即通過

3、運動目標即時檢測來跟蹤運動目標。通過兩種方法的實驗對比和分析:運動目標即時檢測跟蹤有較好的實時性,但是當目標運動過程中突然靜止時容易丟失跟蹤目標。
　　最后,本文介紹了基于矩技術(shù)的圖像相似度判斷方法。然后重點對人體不同行為動作的輪廓特征和輪廓的質(zhì)心運動軌跡做了詳細分析,提出了將輪廓特征通過計算輪廓點到質(zhì)心點距離的方法將其轉(zhuǎn)化為一維特征。最后提出基于圖像相似度判斷和輪廓特征相似度分析相結(jié)合模板匹配行為識別方法。通過幾種簡單行為的分類