基于三維人體模型的行人檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、作為目前計算機應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點之一,行人檢測與跟蹤技術(shù)首先把行人從圖像中分割出來,然后對分割出的行人進行跟蹤,分析行人的姿勢以及運動趨勢。當前,行人檢測與跟蹤技術(shù)大多采用單攝像頭,從一幅圖像中檢測出行人并對其跟蹤,從三維世界到二維圖像,損失了一維信息。因此雙目視覺的研究在目標檢測、目標跟蹤、三維信息恢復(fù)等領(lǐng)域具有十分重要的意義。
　　從目標檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀出發(fā),分析和比較了目前常用的目標檢測算法的優(yōu)勢和不足。針對這些優(yōu)勢和不

2、足提出了基于視差背景差分法和灰度背景差分法相結(jié)合的方法,可以更精確的檢測出目標,并為人體三維重建提供有效的三維信息。針對目前對三維人體關(guān)節(jié)點的提取和匹配研究大多是通過人工干預(yù)實現(xiàn)的,實現(xiàn)了三維人體關(guān)節(jié)點的自動提取。首先利用APAR區(qū)域法在目標檢測的基礎(chǔ)上提取行人二維特征點,再利用攝像機標定和立體匹配技術(shù)實現(xiàn)對二維特征點的三維重建,最后利用三維人體模型和人體約束條件提取16個三維人體關(guān)節(jié)點,并用直線段相連,重建行人姿勢。對行人進行跟蹤時,

3、采用卡爾曼濾波器對三維人體關(guān)節(jié)點位置進行預(yù)測,建立相鄰兩幀圖像的三維人體關(guān)節(jié)點匹配關(guān)系,并當出現(xiàn)行人運動軌跡的快速改變或人體自遮擋而造成的跟蹤錯誤時,利用人體約束條件進行修正跟蹤結(jié)果。
　　通過實驗實現(xiàn)了基于視差背景差分法和灰度背景差分法相結(jié)合的方法檢測出目標。同時,在攝像機標定和立體匹配技術(shù)基礎(chǔ)上,利用三維人體模型和人體約束條件實現(xiàn)了三維人體關(guān)節(jié)點的自動提取,并重建了行人姿勢,得到了很好的效果。最后實現(xiàn)了基于卡爾曼濾波器的三維人