視頻監(jiān)控中相互遮擋人體的跟蹤.pdf

1、在社會(huì)信息化發(fā)展過(guò)程中，智能監(jiān)控以及單人體跟蹤系統(tǒng)也得到長(zhǎng)足的發(fā)展，并且有了一定的應(yīng)用。然而，多人體跟蹤系統(tǒng)研究一直是一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題，由于受陰影、光照以及人體之間的互遮擋影響，導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤錯(cuò)誤或丟失。本文主要關(guān)注視頻監(jiān)控中互相遮擋人體的跟蹤問(wèn)題，完成的主要工作如下：
　　(1)對(duì)于運(yùn)動(dòng)的檢測(cè),為了避免光照和陰影給前景檢測(cè)帶來(lái)的影響，提出了背景模型和背景邊界模型相結(jié)合的前景檢測(cè)模型。該模型能夠較完整的獲取前景目標(biāo)，能夠有效避免光照和陰

2、影給前景檢測(cè)帶來(lái)的影響。
　　(2)視頻監(jiān)控中，擁擠人群的遮擋給人體分割和跟蹤帶來(lái)很大困難。為了解決該問(wèn)題，提出了人體模型和人體邊緣曲線相結(jié)合的人體分割方法。此方法依據(jù)人體邊界像素點(diǎn)繪制人體邊界曲線，通過(guò)對(duì)邊界曲線的處理來(lái)確定人體頭部的寬度，最后根據(jù)人體模型來(lái)確定人體各部分的比例。由于本文提出的分割方法是將對(duì)二維圖像的處理轉(zhuǎn)化為對(duì)一維曲線的處理，因此，此方法具有簡(jiǎn)單而且實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)。
　　(3)采用分層Dirichlet過(guò)

3、程(HDP)與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的人體跟蹤模型。本文提出的遮擋處理方法能夠有效的解決人體遮擋問(wèn)題，但也會(huì)造成人體特征值存在較大的缺損、畸變，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可處理一些環(huán)境信息十分復(fù)雜，推理規(guī)則不明確的問(wèn)題，允許樣本有較大的缺損、畸變，其學(xué)習(xí)和訓(xùn)練算法相對(duì)簡(jiǎn)單、速度快，因此本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人體跟蹤模型。本文跟蹤系統(tǒng)分為在線人體跟蹤和離線網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)兩個(gè)子系統(tǒng)。在線跟蹤過(guò)程中，用HDP對(duì)當(dāng)前幀中得到的人體特征向量與知識(shí)庫(kù)中人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類