基于人体检测与追踪的互动多媒体系统的研究

摘要

多媒体技术近几年来在人们的日常生活中占据了越来越重要的位置。但是缺少一定的人机交互性一直是多媒体技术需要解决的难题之一。基于人体视觉的人体检测与追踪技术可以动态监测和追踪运动的人体信息，并对人体的肢体行为作出实时响应。结合了基于人体视觉的人体检测与追踪技术的互动多媒体系统不仅可以大大增加多媒体的互动性，而且也可以摆脱传统多媒体系统的局限性。因此在多媒体互动系统环境中深入探讨适用的动态人体检测与追踪技术显得尤为重要。
　　 首先列举出了人体检测与追踪研究中常见的四大难点，并在此基础上对目前使用较多的三类人体检测方法各自的优缺点进行剖析和对比，结合具体的使用环境选取基于混合高斯模型的人体检测方法作为互动多媒体系统的人体基本检测方法。通过系统介绍基于混合高斯模型的人体检测原理，分析了检测过程中空洞现象形成的原因，为了消除混合高斯模型在人体检测过程中形成的空洞现象，在原有的基于混合高斯模型的目标检测方法的基础上引入了像素点前后景点切换时的巴氏距离计算作为阈值，提出了一种可以减少目标内部空洞的改进型基于混合高斯模型的目标检测算法。并通过具体的实验，给出了改进后的人体检测算法的实际检测效果，并在实验过程中引入了自适应中值滤波来进行图像减噪预处理，同时使用图像形态学中的膨胀和腐蚀操作对空洞现象进行进一步的优化操作。另外由于光照原因，目标检测容易受阴影影响，文中介绍了一种基于色彩与混合高斯模型的运动物体阴影检测方法，并对这种基于YUV颜色空间的阴影检测算法进行了改进，提出了一种基于HSL颜色空间的阴影减除算法来消除阴影对目标检测准确度的干扰。
　　 之后对比了四种常用的运动目标追踪算法的步骤和适用环境，分别给出了互动多媒体系统在无遮挡情况下和有遮挡情况下的人体追踪算法流程。在无遮挡算法部分，围绕算法的两个核心问题，一方面选取人体轮廓特征作为匹配的特征信息，介绍了几种提取人体轮廓特征的边缘检测算法并对其具体实验效果进行了对比，选取基于LOG算子的边缘检测算法作为人体特征的提取算法;一方面给出了粒子滤波器的原理和Unscented粒子滤波目标预测算法步骤。在有遮挡算法部分，先给出了运动目标遮挡发生和结束的判定条件，之后选取颜色特征作为遮挡结束后人体信息的匹配特征，并引入了颜色直方图的二次式距离特征计算方法。
　　 最后，本文依据互动多媒体系统的使用环境设计出一个基于人体识别与追踪的互动多媒体模拟系统，对本文提出的各种相关的人体检测追踪方法进行有效性验证。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 人体检测与追踪应用与难点

1．2．1 人体检测与追踪的应用

1．2．2 人体检测与追踪的难点

1．3 本文研究的内容和结构安排

第二章 互动多媒体系统中的人体检测

2．1 人体检测基本方法

2．1．1 背景减除法

2．1．2 帧间差分法

2．1．3 光流法

2．2 基于混合高斯模型的目标检测改进算法

2．2．1 混合高斯模型

2．2．1 高斯背景模型匹配与更新

2．2．2 改进的混合高斯模型

2．3 检测结果的优化处理

2．3．1 阴影消除

2．3．2 自适应中值滤波器

2．3．3 形态学图像处理

2．4 实验结果与分析

2．5 本章小结

第三章 运动中人体的追踪

3．1 常用的运动人体检测方法

3．1．1 运动人体检测方法

3．1．2 运动目标追踪方法

3．2 多媒体互动系统的人体追踪算法流程

3．3 本章小结

第四章 无遮挡的人体追踪算法

4．1 边缘检测

4．1．1 经典的边缘检测算法

4．1．2 其他的边缘检测算法

4．1．3 边缘算法的实验对比

4．2 目标位置预测

4．2．1 粒子滤波原理

4．2．2 Unscented粒子滤波算法

4．2．3 基于unscented粒子滤波器的跟踪算法

4．3 无遮挡的人体追踪算法步骤

4．4 算法实现以及结果分析

4．5 本章小结

第五章 有遮挡的人体追踪算法

5．1 遮挡发生和结束的判定条件

5．1．1 遮挡发生的判定条件

5．1．2 遮挡结束的判定条件

5．2 颜色特征提取

5．2．1 颜色特征表示方法

5．2．2 直方图的二次式距离

5．3 有遮挡情况下的人体追踪算法流程

5．4 算法实现以及结果分析

5．5 本章小结

第六章 互动多媒体人体追踪系统设计

6．1 系统流程设计

6．2 系统实现及结果分析

6．3 本章小结

第七章 总结与展望

7．1 本文工作总结

7．2 未来展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

致谢