基于Kinect的人群識別與跟蹤系統(tǒng).pdf

1、在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，智能分析視頻中的人的行為成為視頻監(jiān)控的發(fā)展趨勢，在此過程中，人的識別與跟蹤意義重大。通過對視頻中每個個體進(jìn)行識別和監(jiān)控，可以分析出人群的走向、人群的流動方式等，從而提取有效信息，進(jìn)行智能地視頻監(jiān)控。然而在復(fù)雜的場景中，由于受光線、動態(tài)的背景、人與人的遮擋和交叉等很多因素的影響，在已有的二維視頻圖像處理中，人的檢測并沒有很強(qiáng)的魯棒性。
　　隨著深度攝像機(jī)的發(fā)展，價格也逐漸親民化，為智能視頻監(jiān)控的普及提供了有利條件。本

2、文就利用微軟推出的深度相機(jī)產(chǎn)品Kinect，進(jìn)行復(fù)雜場景中人群的識別與跟蹤。采集到帶有深度信息的的視頻影像后，從深度信息中提取有效的信息，結(jié)合二維的圖像信息，能夠較好地從視頻的每一幀中識別出人，識別準(zhǔn)確率較之單單從二維視頻數(shù)據(jù)提取信息高出很多。進(jìn)一步對檢測出的每個人進(jìn)行跟蹤，分析得出監(jiān)控結(jié)論。
　　本系統(tǒng)完成過程的主要步驟如下:
　　一、調(diào)研目前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)狀，已解決的問題及目前仍然存在的限制。
　　二、研究Kin

3、ect的工作原理、技術(shù)特征、接口及應(yīng)用等。
　　三、完成系統(tǒng)的前期調(diào)試工作:Kinect外部參數(shù)驗證、內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定、場景選取、通過試驗確定Kinect的安置角度、系統(tǒng)實驗數(shù)據(jù)的拍攝等。
　　四、基于拍攝得到的實驗數(shù)據(jù)，參照Xia.Lu提出的一種人群檢測的算法，進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，完成系統(tǒng)中人群檢測的功能:
　　1、對原始的深度影像進(jìn)行噪聲去除和平滑處理;
　　2、對深度圖像進(jìn)行距離變換的處理，使用Ω形狀進(jìn)行初步的頭部

4、匹配;
　　3、利用標(biāo)定數(shù)據(jù)，計算深度影像中每個像素的點云信息;
　　4、選擇3D的半球，進(jìn)行進(jìn)一步的頭部匹配，得到圖像中的人體頭部;
　　5、分離人與地面，利用區(qū)域增長法，得到人體的整個輪廓，完成檢測。
　　五、得到檢測結(jié)果后，在相鄰幀之間，進(jìn)行人體整體顏色直方圖的匹配，實現(xiàn)人群的跟蹤。
　　六、分析識別和跟蹤的結(jié)果，調(diào)整參數(shù)，得到使系統(tǒng)效果最優(yōu)的配置。結(jié)合系統(tǒng)的特點，分析系統(tǒng)已解決的問題和可以提高改進(jìn)的