單攝像機中人體檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，目標的檢測與跟蹤已經(jīng)成為智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的熱點問題，在模式識別、計算機視覺、圖像處理等領(lǐng)域把目標跟蹤作為重要的研究課題，在視頻監(jiān)控、軍事、智能交通等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。本文重點研究在固定單攝像機條件下，對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的人體進行檢測與跟蹤技術(shù)的研究，本文在對視頻序列中運動人體的有效提取的基礎(chǔ)上，提出了兩種不同的跟蹤方法，基于貝葉斯估計的跟蹤方法和基于概率密度估計的方法，論文的主要工作包括：
　　

2、1、針對感興趣人體區(qū)域的提取問題，首先應(yīng)用基于自適應(yīng)混合高斯建模的減背景法將運動人體區(qū)域檢測出來，接著對光照條件下產(chǎn)生的陰影進行去除，最后對運動人體區(qū)域進行適當?shù)匦螒B(tài)學(xué)處理。
　　 2、提出了一種基于貝葉斯估計的增強粒子濾波的跟蹤算法來實現(xiàn)單攝像機下的人體跟蹤方法。本文對傳統(tǒng)粒子濾波方法進行了改進，增加了卡爾曼濾波，在增強粒子濾波中，首先用粒子濾波器從先驗概率中獲得一定數(shù)量的粒子，然后根據(jù)卡爾曼濾波應(yīng)用當前的觀測值進行粒子狀態(tài)均

3、值和協(xié)方差的更新，并利用更新后的均值和協(xié)方差產(chǎn)生高斯分布，將該高斯分布作為提議分布，從高斯提議分布中重新獲得粒子集，進行粒子濾波，通過卡爾曼濾波與粒子濾波的相互迭代實現(xiàn)人體的跟蹤。
　　 3、提出了一種利用概率密度估計方法實現(xiàn)單攝像機下的多個人體跟蹤方法。本文首先利用均值漂移算法對人體表面顏色信息進行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果對目標區(qū)域分塊，然后利用核密度估計的方法對聚類后的人體區(qū)域進行相應(yīng)的顏色信息建模，同時根據(jù)人體前后兩幀的位置信