基于學習的人體檢測與跟蹤.pdf

1、人體檢測與跟蹤是近年國際國內在計算機視覺方面的熱點研究課題之一，其主要目標是在靜態(tài)圖像或者運動視頻中，實現(xiàn)人體目標的自動檢測和人體目標運動軌跡的自動獲取，這個課題的研究在智能監(jiān)控領域和機器視覺領域都有非常高的應用價值。 本文對于人體檢測和跟蹤的研究現(xiàn)狀和熱點進行了介紹，對于其中的關鍵技術進行了探討和分析，同時也回顧了這幾年來本人在這個領域所作的工作和取得的一些結果。 在人體檢測部分，我們分別對基于模型、基于外觀、基于特征

2、、基于運動特性的檢測框架進行了研究和分析，也對于機器學習在人體檢測中的作用進行了研究和實驗，最后針對不同的應用建立了相應的人體檢測系統(tǒng)。對于背景變動、移動攝像機拍攝的場景，我們使用基于多種特征的檢測方法，結合多部位檢測器的思想，并引入機器學習，對人體目標進行檢測。這部分研究工作的創(chuàng)新性主要在于基于特征的檢測框架和多部位檢測器的結合，以及在訓練和檢測框架中應用多種不同特征的組合平臺。對于背景固定的場景，我們引入雙目攝像系統(tǒng)，運用立體視覺的

3、原理結合基于特征檢測的思想，獲得場景和目標的三維信息，進行人體檢測。這部分的創(chuàng)新性主要在于利用立體視覺來獲取更豐富的信息來輔助人體檢測。 在人體跟蹤部分，我們分別對基于模型、基于區(qū)域、基于活動輪廓和基于特征的方法進行了研究和分析，也對用于預測的數(shù)學模型進行了介紹和比較。在我們的實驗框架中，采用基于特征的跟蹤方法，使用一階卡爾曼濾波器對目標進行預測，同時運用雙目攝像獲取的立體信息來輔助目標匹配的過程。該部分研究工作的創(chuàng)新性主要在于