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图像序列中人体运动的检测和跟踪

作　者: 季丽红
导　师: 黄贤武
学　校: 苏州大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 人体运动跟踪肤色模型实时手部轮廓跟踪 Kalman滤波 SNAKE主动轮廓模型 KLT算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 495次
引　用: 3次
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内容摘要

目前,在视频分析和处理过程中,运动物体的实时检测和轮廓跟踪作为计算计视觉分析识别的基础,已变得越来越重要。运动人体的检测与跟踪更有着广泛的应用价值,尤其是在全球日益关注安全问题的时代,基于计算机视觉的安全监控系统既能够高效地保障安全任务,又能节省大量的人力物力。运动人体包括人体的局部运动和人体全身运动两个部分。本文就这两个部分检测与跟踪分别作了研究。本文研究了手部轮廓与手势的实时跟踪方法。首先改进了传统的射线矢量法表示物体形状的方法,并结合拆分法和聚合法对单帧图像进行分割以得到完整而准确的手部曲线,然后在相邻帧之间采用了Kalman滤波器估计帧间手部运动的轨迹来实现运动跟踪过程。该方法很好地克服了传统射线矢量法无法表示形状的缺陷,能够准确地跟踪手部各种手势的运动。本文对人体全身运动的检测与跟踪提出了基于背景差分和SNAKE主动轮廓模型的运动人体自动跟踪算法,该方法首先通过背景重建方法取得背景,再利用背景差分法检测出运动人体。然后对检测结果进行角点检测,搜索出运动人体的外接矩形,将运动人体定位,同时将此外接矩形作为snake主动轮廓模型的初始轮廓,实现了snake模型的自动化过程。最后将Snake模型通过能量最小化过程形变收敛到人体的轮廓,将当前帧得到的人体轮廓作为下一帧snake的初始轮廓,反复直至所有帧结束,可以得到完整视频图像运动人体的轮廓。但是由于snake的收敛过度依赖于初始轮廓的位置的缺点,本文增加了光流估计来预测帧间特征点的位移,使跟踪算法更加鲁棒。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章序言  7-14
  1.1 选题意义及背景  7-8
  1.2 人体运动检测与跟踪的关键问题及其解决方法  8-12
    1.2.1 人体运动检测的常用方法以及优缺点  8-9
    1.2.2 人体运动跟踪的常用方法以及优缺点  9-12
  1.3 本文所做的工作  12-14
第二章图象序列中的运动人体检测  14-34
  2.1 基于肤色信息的手部运动检测  14-23
    2.1.1 肤色检测中常用的颜色空间  14-16
    2.1.2 肤色基本模型  16-17
    2.1.3 射线矢量法表示物体轮廓  17-18
    2.1.4 改进的射线矢量法  18-22
    2.1.5 实验结果及分析  22-23
  2.2 基于差分法的人体运动检测  23-34
    2.2.1 图像预处理  23-26
    2.2.2 背景消减法检测运动人体  26-27
    2.2.3 形态学后处理  27-32
    2.2.4 实验结果及分析  32-34
第三章人体手部运动的二维跟踪方法  34-40
  3.1 卡尔曼滤波器理论  34-36
  3.2 基于卡尔曼滤波器的手部运动估计实现  36-38
  3.3 实验结果及分析  38-40
第四章人体全身运动的跟踪  40-65
  4.1 人体全身运动跟踪的主要方法及流程介绍  40-42
  4.2 角点检测  42-46
    4.2.1 角点检测方法  42-43
    4.2.2 SUSAN 算子角点检测方法  43-46
  4.3 基于SNAKE 模型的人体轮廓轮廓提取  46-53
    4.3.1 Snake 模型的概念及其优缺点  46-47
    4.3.2 Snake 模型的数学模型及理论推导  47-49
    4.3.3 Snake 模型的实现及改进  49-52
    4.3.4 SNAKE 用于人体跟踪存在的缺陷  52-53
  4.4 基于光流的运动估计克服SNAKE 的缺陷  53-62
    4.4.1 光流的概念  54-55
    4.4.2 灰度图像光流计算的方法  55-61
    4.4.3 KLT 算法实现特征点预测  61-62
  4.5 实验结果及分析  62-65
第五章总结与展望  65-67
  5.1 本文工作总结  65-66
  5.2 未来工作展望  66-67
参考文献  67-73
攻读硕士期间所发表文章  73-74
致谢  74-75
详细摘要  75-78

图像序列中人体运动的检测和跟踪

内容摘要

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