基于視頻圖像的姿態(tài)檢測(cè)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)是如今廣泛應(yīng)用于人們工作和生活中的監(jiān)控系統(tǒng),隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展和人們生活質(zhì)量的提高,傳統(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)越來越不能滿足人們更高的要求。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的普及導(dǎo)致監(jiān)控視頻的迅速增加,面對(duì)海量的監(jiān)控錄制視頻,采用人工介入進(jìn)行處理分析的傳統(tǒng)監(jiān)控方式在處理速度上的劣勢(shì)顯而易見。為了實(shí)現(xiàn)快速處理海量監(jiān)控視頻,就必須解決在傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中需要人員介入的問題。
　　本論文正是基于上述問題,針對(duì)視頻中人體的動(dòng)作通常發(fā)生在

2、運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特點(diǎn),通過獲取視頻圖像中的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo),對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)的圖像采用基于chamfer匹配算法的姿態(tài)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體行為中關(guān)鍵動(dòng)作的姿態(tài)檢測(cè),從而獲取到該動(dòng)作的行為信息,并對(duì)危險(xiǎn)的敏感姿態(tài)進(jìn)行警示和標(biāo)識(shí),實(shí)現(xiàn)視頻的智能監(jiān)控。本文的主要內(nèi)容包括:
　　1.建立混合高斯背景模型,通過混合高斯背景模型從視頻圖像中提取前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo),由此提取出圖像在前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的邊緣特征并結(jié)合模板進(jìn)行匹配。通過前景檢測(cè)的方法縮小cha

3、mfer匹配的檢測(cè)區(qū)域,加快匹配的速度。
　　2.針對(duì)傳統(tǒng)chamfer匹配算法計(jì)算量大、處理速度慢的問題,采用了精簡參與匹配計(jì)算的邊緣點(diǎn)數(shù)量的方式,對(duì)模板圖像和待檢測(cè)圖像的邊緣特征利用隨機(jī)抽樣一致算法進(jìn)行直線擬合,用擬合后的邊緣線代替原有圖像中的邊緣點(diǎn),減少存儲(chǔ)空間和匹配計(jì)算的運(yùn)算量,提高檢測(cè)速度。
　　3.針對(duì)傳統(tǒng)chamfer匹配容易受到背景邊緣影響的問題,通過將檢測(cè)圖像的邊緣點(diǎn)方向信息加入圖像的距離變換過程,并由此計(jì)