視頻圖像序列中運動人體跟蹤方法研究.pdf

1、近年來,世界范圍內(nèi)的公眾安全問題日益突出,自動視頻監(jiān)控在國防安全、航空航海、醫(yī)療衛(wèi)生、敏感地點等軍事和民用的各個領(lǐng)域得到了廣泛研究和應(yīng)用。視頻目標(biāo)跟蹤是其中重要的研究方向之一,可以為目標(biāo)分類、行為描述、視頻理解提供重要線索,因此,該課題有重要學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價值。但是,由于光照變化、目標(biāo)姿態(tài)的非線性形變、復(fù)雜背景以及目標(biāo)間的相互遮擋,使得復(fù)雜環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤仍然面臨著困難,設(shè)計好的多目標(biāo)跟蹤算法依然具有挑戰(zhàn)。
　　 本文首先研究了

2、目標(biāo)檢測的理論和經(jīng)典的目標(biāo)檢測算法,分別用LOTS和HOG檢測算法對多目標(biāo)圖像進行檢測,分析檢測結(jié)果。然后研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的概率假設(shè)密度粒子濾波算法,并分別將LOTS和HOG檢測的檢測結(jié)果用于粒子濾波對視頻中多運動人體目標(biāo)進行跟蹤,并對跟蹤結(jié)果進行分析。實驗發(fā)現(xiàn)該跟蹤算法過分依賴于檢測結(jié)果,目標(biāo)漏檢和誤檢都會對跟蹤造成很大影響。本文提出了一種基于HOG檢測概率假設(shè)密度粒子濾波跟蹤的改進方法,該方法引入HOG檢測的中間信息,同時采用在線