基于DBN的多人跟蹤算法研究.pdf

1、人體運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)由于其廣泛的應(yīng)用前景成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)之一。目前，對(duì)于運(yùn)動(dòng)人體的研究主要集中在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、人體跟蹤和簡(jiǎn)單行為的識(shí)別等問(wèn)題上。如何準(zhǔn)確且高效地對(duì)視頻流中的運(yùn)動(dòng)人體進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤是人體運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)的關(guān)鍵。 本文針對(duì)單一攝像機(jī)獲取的單目視頻流中，不同朝向的運(yùn)動(dòng)人體受到遮擋或深度影響而容易產(chǎn)生歧義不能有效跟蹤的問(wèn)題，提出了一種用來(lái)區(qū)分同一場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)人體的不同朝向的特征提取方法，結(jié)合了相對(duì)成熟的同一朝向下準(zhǔn)確高效地

2、跟蹤運(yùn)動(dòng)人體的二維輪廓方法，采用了動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Bayesian Network，DBN）的統(tǒng)計(jì)模型對(duì)兩種不同類(lèi)型的特征進(jìn)行建模，設(shè)計(jì)了基于DBN的多人跟蹤算法。 通過(guò)設(shè)計(jì)的人體運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)驗(yàn)證，本文提出的跟蹤算法在準(zhǔn)確性和適應(yīng)性上都達(dá)到了滿(mǎn)意的效果，該算法針對(duì)同一場(chǎng)景具有不同朝向的多個(gè)運(yùn)動(dòng)人體的跟蹤問(wèn)題的解決具有一定的參考價(jià)值。 文中提出的跟蹤算法在特征匹配時(shí)采用了簡(jiǎn)化約束條件來(lái)減少歧義性，如何細(xì)化特