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文檔簡介
1、人體的運動與跟蹤技術(shù)是近年來計算機視覺研究領(lǐng)域的重要課題之一。該技術(shù)在智能視頻監(jiān)控方面有著重要的應(yīng)用價值。在常見的人體目標檢測與跟蹤方法的基礎(chǔ)上將跟蹤過程分為:圖像預(yù)處理、分割出運動目標前景區(qū)域、人體目標定位和人體目標跟蹤。
主動輪廓模型將數(shù)字圖像處理中分割或提取問題的初始估計、圖像數(shù)據(jù)及基于先驗知識的約束等方面融為一體進行解決,打破了信息傳遞方向的局限性。在基于GVF-Snake模型完成跟蹤任務(wù)的過程中,對初始輪廓線選取、計
2、算GVF時間耗費大以及跟蹤不穩(wěn)定的問題提出了有效地解決方法。在人體目標的跟蹤過程中,人體的運動方向以及速度是不可知的,當目標的運動速度較快,使用GVF-Snake模型跟蹤容易跟不上目標位置的變化速度,導(dǎo)致目標丟失。而且GVF-Snake模型對其初始輪廓線的設(shè)置位置敏感,如若輪廓線距離目標的邊界較遠,輪廓線容易被背景邊緣所吸引,容易丟失目標。
針對GVF-Snake模型不能自動獲取初始輪廓線的問題,提出了一種通過檢測方法來自動穩(wěn)
3、定地獲取初始輪廓線的方法。為了得到比較精確初始輪廓線,就需要使檢測得到的目標的邊緣信息足夠完整。通過比較目標檢測的三種經(jīng)典方法的優(yōu)缺點,提出了基于改進背景差分與三幀差分法結(jié)合的自適應(yīng)差分算法。算法實現(xiàn)了對包含運動人體目標的前景區(qū)域的穩(wěn)定檢測,然后將得到的前景區(qū)域進行去噪、定位處理,得到人體目標;然后對目標的輪廓進行提取并離散化;最終得到我們需要的 GVF-Snake模型的初始輪廓線。
另外為了解決GVF-Snake模型在目標運
4、動速度過快時容易丟失目標的問題,本文引入卡爾曼濾波將GVF-Snake收斂得到的目標質(zhì)心點作為人體目標的運動特征,預(yù)測其運動軌跡??柭鼮V波的當前估計值是根據(jù)當前幀的測量值與上一幀的估計值得到的,包含了之前時刻的目標運動信息,降低跟丟目標的可能性。采用卡爾曼濾波與GVF-Snake結(jié)合的方法將促使初始輪廓更加靠近目標實際輪廓。針對GVF-Snake計算全局梯度矢量流場的速度較慢,還提出使用分劃子區(qū)域方法計算GVF以提高算法實時性。
5、> 最后對本文中的檢測與跟蹤算法進行仿真實驗:1、在攝像頭有晃動,背景產(chǎn)生較大面積干擾時,將自適應(yīng)差分法與背景差分法做對比實驗。實驗結(jié)果顯示,自適應(yīng)差分法依然能穩(wěn)定地檢測到目標。2、將使用幀差法與GVF-Snake結(jié)合的跟蹤算法與本文提出的算法做對比實驗。單獨使用幀差法提取的目標信息量少干擾大,提取的初始輪廓線質(zhì)量較低。且沒有經(jīng)過卡爾曼濾波對質(zhì)心點的預(yù)測以及子區(qū)域的限制,輪廓線會漸漸遠離目標邊界。實驗結(jié)果顯示,本文算法能使輪廓線盡可能
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