基于學(xué)習(xí)的人體檢測與跟蹤.pdf

1、人體檢測與跟蹤是近年國際國內(nèi)在計算機視覺方面的熱點研究課題之一，其主要目標(biāo)是在靜態(tài)圖像或者運動視頻中，實現(xiàn)人體目標(biāo)的自動檢測和人體目標(biāo)運動軌跡的自動獲取，這個課題的研究在智能監(jiān)控領(lǐng)域和機器視覺領(lǐng)域都有非常高的應(yīng)用價值。 本文對于人體檢測和跟蹤的研究現(xiàn)狀和熱點進行了介紹，對于其中的關(guān)鍵技術(shù)進行了探討和分析，同時也回顧了這幾年來本人在這個領(lǐng)域所作的工作和取得的一些結(jié)果。 在人體檢測部分，我們分別對基于模型、基于外觀、基于特征

2、、基于運動特性的檢測框架進行了研究和分析，也對于機器學(xué)習(xí)在人體檢測中的作用進行了研究和實驗，最后針對不同的應(yīng)用建立了相應(yīng)的人體檢測系統(tǒng)。對于背景變動、移動攝像機拍攝的場景，我們使用基于多種特征的檢測方法，結(jié)合多部位檢測器的思想，并引入機器學(xué)習(xí)，對人體目標(biāo)進行檢測。這部分研究工作的創(chuàng)新性主要在于基于特征的檢測框架和多部位檢測器的結(jié)合，以及在訓(xùn)練和檢測框架中應(yīng)用多種不同特征的組合平臺。對于背景固定的場景，我們引入雙目攝像系統(tǒng)，運用立體視覺的

3、原理結(jié)合基于特征檢測的思想，獲得場景和目標(biāo)的三維信息，進行人體檢測。這部分的創(chuàng)新性主要在于利用立體視覺來獲取更豐富的信息來輔助人體檢測。 在人體跟蹤部分，我們分別對基于模型、基于區(qū)域、基于活動輪廓和基于特征的方法進行了研究和分析，也對用于預(yù)測的數(shù)學(xué)模型進行了介紹和比較。在我們的實驗框架中，采用基于特征的跟蹤方法，使用一階卡爾曼濾波器對目標(biāo)進行預(yù)測，同時運用雙目攝像獲取的立體信息來輔助目標(biāo)匹配的過程。該部分研究工作的創(chuàng)新性主要在于