圖像序列中人體運(yùn)動(dòng)的檢測和跟蹤.pdf

1、目前，在視頻分析和處理過程中，運(yùn)動(dòng)物體的實(shí)時(shí)檢測和輪廓跟蹤作為計(jì)算計(jì)視覺分析識別的基礎(chǔ)，已變得越來越重要。運(yùn)動(dòng)人體的檢測與跟蹤更有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值，尤其是在全球日益關(guān)注安全問題的時(shí)代，基于計(jì)算機(jī)視覺的安全監(jiān)控系統(tǒng)既能夠高效地保障安全任務(wù)，又能節(jié)省大量的人力物力。 運(yùn)動(dòng)人體包括人體的局部運(yùn)動(dòng)和人體全身運(yùn)動(dòng)兩個(gè)部分。本文就這兩個(gè)部分檢測與跟蹤分別作了研究。本文研究了手部輪廓與手勢的實(shí)時(shí)跟蹤方法。首先改進(jìn)了傳統(tǒng)的射線矢量法表示物體形狀

2、的方法，并結(jié)合拆分法和聚合法對單幀圖像進(jìn)行分割以得到完整而準(zhǔn)確的手部曲線，然后在相鄰幀之間采用了Kalman濾波器估計(jì)幀間手部運(yùn)動(dòng)的軌跡來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)跟蹤過程。該方法很好地克服了傳統(tǒng)射線矢量法無法表示形狀的缺陷，能夠準(zhǔn)確地跟蹤手部各種手勢的運(yùn)動(dòng)。 本文對人體全身運(yùn)動(dòng)的檢測與跟蹤提出了基于背景差分和SNAKE主動(dòng)輪廓模型的運(yùn)動(dòng)人體自動(dòng)跟蹤算法，該方法首先通過背景重建方法取得背景，再利用背景差分法檢測出運(yùn)動(dòng)人體。然后對檢測結(jié)果進(jìn)行角點(diǎn)檢