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单目图像序列的目标跟踪算法研究

作　者: 代凯乾
导　师: 刘肖琳
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 背景去除阴影卡尔曼滤波期望-最大算法遮挡
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 282次
引　用: 6次
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内容摘要

由于现实环境的复杂性,如光照变化、背景局部变化、阴影和目标之间的相互遮挡等,使得目标跟踪是一个很有挑战性的课题。本文以室内环境下的运动人体为对象,重点研究了运动目标跟踪算法,主要讨论和研究了人体跟踪中的阴影和遮挡问题。在人体检测阶段,为了能处理环境中的光照变化和背景微小变动,本文对背景建立自适应高斯模型,用背景去除的方法得到前景运动区域。针对阴影这一问题,本文从色彩和光照不变性的角度,详细讨论了阴影的特性,并据此提出了一个可用于阴影去除的算法,提高了阴影去除率。实验表明,通过本文的自适应背景模型和阴影去除法,能有效、准确地提取出前景运动目标。在人体跟踪阶段,本文分别采用不同的跟踪算法来处理遮挡和非遮挡情况。在人体间没有发生遮挡时,通过对目标建立卡尔曼滤波模型来预测估计下一帧中目标质心可能出现的位置,通过跟踪人体质心的方法来完成整个人体的跟踪,跟踪速度快。为了处理人体间的遮挡情况,从人体颜色分布的角度,提出了一种用于处理人体相互遮挡的算法,使用混合高斯模型来表示人体的颜色分布。先采用EM算法对相应参数进行估计,得到人体混合高斯模型,一旦检测到发生遮挡情况,就用所建立的人体混合高斯模型来划分人群中的每个像素点,最后结合了空间信息来进一步抑制错误划分,提高了分割准确率。实验表明,本文提出的跟踪算法能有效地完成室内环境下的运动人体跟踪,较好地处理人体相互遮挡的情况,提高了处理速度和跟踪精度。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
第一章绪论  6-16
  1.1 课题研究背景和意义  6-7
  1.2 国内外研究现状  7-12
  1.3 存在的问题与困难  12-13
  1.4 本文的主要研究工作和结构安排  13-16
第二章运动人体目标检测算法  16-41
  2.1 检测算法及概述  16-20
    2.1.1 时间差分法  17-18
    2.1.2 背景去除法  18-19
    2.1.3 光流法  19-20
  2.2 背景去除算法  20-28
    2.2.1 背景建模  20-24
    2.2.2 目标提取  24-25
    2.2.3 背景模型更新  25-28
  2.3 阴影去除  28-36
    2.3.1 色彩不变特征模型  28-35
    2.3.2 实验结果与分析  35-36
  2.4 噪声处理  36-40
  2.5 小结  40-41
第三章单个人体跟踪算法  41-53
  3.1 卡尔曼滤波的基本理论  41-45
  3.2 卡尔曼滤波的发散原因与抑制  45-47
  3.3 卡尔曼滤波在人体跟踪中的应用  47-50
  3.4 实验结果与分析  50-52
  3.5 小结  52-53
第四章多个人体的跟踪算法  53-67
  4.1 EM算法  53-55
  4.2 人体建模  55-61
    4.2.1 基于EM算法的混合高斯参数估计  55-60
    4.2.2 人体高斯建模  60-61
  4.3 遮挡情况的判别  61-62
  4.4 人体分裂与合并  62-65
  4.5 实验结果与分析  65-66
  4.6 小结  66-67
第五章结论与展望  67-68
致谢  68-69
参考文献  69-74
发表论文  74

单目图像序列的目标跟踪算法研究

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