監(jiān)控視頻中行人跟蹤及姿態(tài)估計(jì).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)的進(jìn)步和人們安全意識(shí)的提升，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已得到了廣泛的應(yīng)用，視頻摘要是一種從海量原始監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)中獲取信息的有效手段，而其基礎(chǔ)正是目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤。人體檢測(cè)及姿態(tài)估計(jì)是指標(biāo)定出圖像中的人體或部位的位置信息，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。
　　本文對(duì)傳統(tǒng)的人體檢測(cè)及姿態(tài)估計(jì)方法進(jìn)行調(diào)研，現(xiàn)有的檢測(cè)跟蹤算法對(duì)于遮擋情況的處理仍然不夠理想，尤其是未經(jīng)校正的缺少深度信息的普通單目監(jiān)控視頻；傳統(tǒng)的姿態(tài)估計(jì)方

2、式往往忽略了人體姿態(tài)自身的連續(xù)性和人體目標(biāo)軌跡中的時(shí)空連續(xù)性。本文以此為基礎(chǔ)，做出了如下工作。
　　一是提出了一種基于運(yùn)動(dòng)外形信息融合的多目標(biāo)行人跟蹤方法。首先對(duì)視頻序列中檢測(cè)出的行人多目標(biāo)提取其運(yùn)動(dòng)信息和外形信息，對(duì)行人目標(biāo)間各信息的差別進(jìn)行度量，并根據(jù)信息的分布情況調(diào)整相應(yīng)系數(shù)，將行人目標(biāo)與各軌跡的距離度量融合為距離代價(jià)，構(gòu)成代價(jià)矩陣，最終使用匈牙利算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配，以此進(jìn)行行人多目標(biāo)關(guān)聯(lián)跟蹤，提升了單目視頻中出現(xiàn)短暫遮擋情形

3、時(shí)的人體檢測(cè)跟蹤效果。多個(gè)監(jiān)控視頻行人跟蹤數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文算法對(duì)于行人目標(biāo)短暫遮擋處理的可行性和有效性。
　　二是提出了一種基于軟標(biāo)簽的時(shí)空約束人體朝向姿態(tài)估計(jì)方法。首先由于人體姿態(tài)的連續(xù)性，使用標(biāo)簽分布學(xué)習(xí)分類模型，將相鄰標(biāo)簽的樣本也用來描述該標(biāo)簽，然后對(duì)人體軌跡序列進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)，并引入隱馬爾科夫模型來描述時(shí)域上姿態(tài)朝向的變化，再提取軌跡的時(shí)空信息用來約束朝向姿態(tài)以逐軌跡自適應(yīng)的獲取可靠的估計(jì)，以此利用姿態(tài)自身的連續(xù)性