基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤和識(shí)別.pdf

1、基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤和識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，在智能監(jiān)控、軍事領(lǐng)域等安全類應(yīng)用和智能交通、手勢(shì)識(shí)別、人臉識(shí)別等非安全類應(yīng)用中都有廣泛的應(yīng)用。準(zhǔn)確提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是視頻監(jiān)控的關(guān)鍵，物體的識(shí)別是智能視頻監(jiān)控的目的。因此，對(duì)基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤和識(shí)別的研究有很大的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　 基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤和識(shí)別，首先從場(chǎng)景中獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后對(duì)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤和識(shí)別。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取

2、的過(guò)程中，因?yàn)殛幱芭c運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有相同的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，所以常作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的一部分被檢測(cè)出來(lái)。為了消除陰影對(duì)物體識(shí)別的影響，對(duì)陰影的消除算法進(jìn)行了研究。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別分為物體大小識(shí)別和同一物體不同狀態(tài)形狀的識(shí)別。物體大小識(shí)別包括物體距離攝像頭的距離、物體的尺寸。同一物體的不同狀態(tài)識(shí)別，以人手為研究對(duì)象，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)字手勢(shì)的識(shí)別。在數(shù)字手勢(shì)識(shí)別的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了猜拳小游戲。主要內(nèi)容如下:
　　 1、陰影消除算法的研究。提出了一種改進(jìn)的基于多顏色空

3、間的陰影消除算法，該算法根據(jù)視頻中像素點(diǎn)被陰影覆蓋和未被陰影覆蓋時(shí)色調(diào)的近似一致性和亮度值成線性關(guān)系的特性，利用多顏色空間中組成顏色的各顏色分量值在該顏色中所占的比例和亮度的相對(duì)變化率消除陰影。實(shí)驗(yàn)表明，該算法與用（r，g，I)顏色空間去除陰影算法相比陰影去除效果好，并且能有效彌補(bǔ)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)空洞的現(xiàn)象，是對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的補(bǔ)充。
　　 2、基于距離圖像的單目測(cè)距。物體的大小識(shí)別，需要測(cè)量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)到攝像頭的實(shí)際距離、物體的尺寸。一

4、般情況下監(jiān)控區(qū)域中攝像頭是固定的，相應(yīng)的監(jiān)控區(qū)域的場(chǎng)景也不會(huì)發(fā)生變化。根據(jù)這個(gè)已知條件和梅涅勞斯定理，利用小孔成像的原理，建立距離函數(shù)，計(jì)算監(jiān)控區(qū)域中所有的點(diǎn)到攝像頭的距離得到該監(jiān)控區(qū)域的距離圖像。反之，通過(guò)該距離圖像可以得到監(jiān)控區(qū)域中的點(diǎn)到攝像頭的距離。實(shí)驗(yàn)表明，該測(cè)距方法測(cè)得的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)到攝像頭的距離相對(duì)誤差不大于3％。
　　 3、物體的識(shí)別。物體的識(shí)別分為物體大小識(shí)別和同一物體不同狀態(tài)形狀的識(shí)別。物體大小識(shí)別，利用距離圖像和

5、單目測(cè)距實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)到攝像頭的距離測(cè)量和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)尺寸的測(cè)量。實(shí)驗(yàn)表明，該測(cè)距方法測(cè)得的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自身高度相對(duì)誤差不大于5％。同一物體的不同狀態(tài)形狀的識(shí)別，根據(jù)使用的視頻采集設(shè)備的不同和手勢(shì)提取、識(shí)別算法的不同，實(shí)現(xiàn)了兩種數(shù)字手勢(shì)的識(shí)別方法。一種是基于膚色分割的數(shù)字手勢(shì)模板匹配算法，利用該方法可以識(shí)別1～10這10種數(shù)字手勢(shì);另一種是基于體感設(shè)備Kinect和OpenNI的數(shù)字手勢(shì)邏輯判別方法，利用該方法可以識(shí)別出0～5這6種數(shù)字手勢(shì)。在基