MeanShift算法在運(yùn)動人體跟蹤中的應(yīng)用研究.pdf

1、人體跟蹤是運(yùn)動人體視覺分析中非常活躍的一個(gè)課題，其在智能監(jiān)控領(lǐng)域中廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值激發(fā)了廣大科研工作者的濃厚興趣，也使它成為研究的熱點(diǎn)問題之一。 本文先總結(jié)了運(yùn)動人體視覺分析的研究背景、研究現(xiàn)狀及在智能監(jiān)控領(lǐng)域中應(yīng)用的實(shí)際意義，而后討論和分析了各種人體跟蹤方法的優(yōu)缺點(diǎn)及人體跟蹤方法中的難點(diǎn)。 在上述的基礎(chǔ)上，探討了基于MeanShift的跟蹤算法和提高魯棒性的改進(jìn)算法。針對區(qū)域分塊法所存在的判別效果和穩(wěn)定性

2、不夠好的問題提出了改進(jìn)方法，以期進(jìn)一步結(jié)合人體的顏色分布特征，一方面通過減少人體區(qū)域分塊數(shù)目以減少處理時(shí)間但又不失相關(guān)空間信息；另一方面通過對每個(gè)分塊進(jìn)行一定系數(shù)的加權(quán)以提高判別效果，提高復(fù)雜監(jiān)控環(huán)境下人體跟蹤的魯棒性。 論文解決了智能監(jiān)控中人體在完全遮擋情況下的跟蹤問題，在人體線性運(yùn)動遮擋情況下采用結(jié)合卡爾曼濾波預(yù)測的跟蹤算法，獲得較好的跟蹤結(jié)果，但該方法不適于人體的非線性運(yùn)動的遮擋情況。因此利用積分直方圖快速計(jì)算的方法優(yōu)勢完