视频流中基于头肩特征的运动人体检测与跟踪

摘要

视频序列中运动目标的检测与跟踪涉及计算机图像处理、视觉图像处理、模式识别以及人工智能等诸多领域，它广泛地应用于军事、工业、交通、生活等各个方面。近年来，随着人们对机器视觉领域研究的深入，使得包含人的序列图像的人体识别、人体跟踪技术在智能监控等领域得到广泛的应用。
　　由于人体头肩部轮廓形状基本稳定，所以本文采用头肩特征作为人体主要识别对象。首先，运动目标的提取采用混合高斯模型的背景相减法得到运动目标，并根据运动目标图像的梯度信息，实现运动目标的影子消除。然后通过判断 Hsu椭圆模型所提取的颜色特征是否满足人体的肤色特征进行初步判断，根据头肩轮廓的Hu不变矩判断是否满足人体特征，从而实现人体识别。最后，使用包围人体目标轮廓的最小矩形的质心作为跟踪目标，建立相邻帧间匹配矩阵，借助卡尔曼滤波器实现了对单个和多个人体目标的跟踪。
　　本文在VisionLab开发组件的应用基础上，进行了基于头肩特征的人体识别与跟踪的研究。实验结果表明，在VisionLab组件的支持下，能够很好地实现人体识别和跟踪的实时性，准确性，稳定性。