一种有效的运动人体目标检测算法

运动目标检测是智能监控系统的重要组成部分,检测效果的好坏直接关系到目标跟踪及后续行为识别的效果,是整个系统优劣和实用性的关键.提出一种人体运动目标检测算法,采用背景减除法提取运动目标,自适应阈值对差分图像进行二值化处理及形态学处理.并利用LOG边缘检测算子,进一步提取目标轮廓,减少冗余,简化后续处理中算法的复杂度、减少运算时间.实验结果充分证明了该算法的有效性.     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

基于运动特征的人体异常行为识别

为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率,提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓,通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪,解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数,对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明,所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪,还能快速、准确地识别出异常行为,具有简单实用的特点。     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。     

非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法

针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解, 提取的特征序列不连续, 导致轮廓提取效果差的问题, 提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法. 首先, 对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理, 获取人体特征提取图, 设计一种人体运动序列顺序概率图模型, 以保证特征序列提取的连续性; 其次, 构建人体肢体外观模型, 基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线. 实验结果表明, 该算法能提取连续的特征序列, 提取的人体姿态轮廓精确度较高, 且具有较高的效率和鲁棒性.     

跨道监控系统设计与应用

设计了一套基于视频的机动车跨道违章监测系统,系统的硬件平台由工控机,摄像机组成.首先由平均算法得到良好的动态背景图像,并由Hough变换法提取车道线;在车辆检测过程中提出了背景差法与边缘提取法相结合,车道线辅助识别的两次目标轮廓提取算法,从而获得完整准确的运动目标轮廓;在违章判别中提出了简易准确的跨道违章判别算法;最后使用均值漂移算法对运动车辆进行跟踪,并结合卡尔曼滤波器预测车辆在下一帧的位置.通过实际道路测试,该系统具有一定的实时性、准确性和智能性,可应用于智能交通监控领域.     

人体运动目标检测与跟踪系统设计及算法仿真实现

在人体运动目标检测部分,根据室内监控的特点,提出了先采用统计平均法获取室内背景,然后选用背景减除法对运动目标进行检测,接着利用改进的区域增长法对属于同一目标的像素区域进行合并,判断并提取人体目标。在人体跟踪部分,使用卡尔曼滤波器预测目标参数,再根据预测参数跟踪人体目标,得到行人的运动轨迹。利用Matlab/Simulink对整个系统进行建模仿真,并不断修正算法的参数。通过室内实际采集的几个视频序列进行试验,该算法能够正确地检测并且跟踪运动的人体。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

基于轮廓的运动目标视觉分析的研究

目标运动的视觉分析在虚拟现实、视觉监控、感知接口中均有广泛的应用前景,文章介绍了运动目标视觉分析中基于轮廓的分析识别算法,即对每个序列而言,图象二值化后,用背景剪除法检测出人的运动轮廓,然后将这些时变的二维轮廓形状转化为对应的一维距离信号,并归一化处理,以便对有待分类的序列进行识别。     

Kalman滤波的人体运动位置跟踪算法

基于视频的人体运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点 ,具有广泛的应用领域 .文中提出一种基于 Kalman滤波的跟踪算法 .合理使用自适应背景颜色模型 ,能够准确地对人体运动位置进行跟踪 .     

视频流分析的隐藏马尔可夫链算法

视频流分析是多媒体技术研究的重要内容，具有广泛的应用领域．应用马尔可夫链模型，研究视频中的人体运动目标位置的跟踪，通过对跟踪的第一帧视频中的人体区域进行手工标注，建立马尔可夫链模型．然后结合卡尔曼估计算法，跟踪出下一帧的人体位置．实验证明，这种算法可以有效地解决在复杂的运动背景下，人体运动目标的跟踪问题．     

Adaptive Contour Model for Real-Time Foreground Detection

A multiscale foreground detection method was developed to segment moving objects from a stationary background. The algorithm is based on a fixed-mesh-based contour model, which starts at the bounding box of the difference map between an input image and its background and ends at a final contour.An adaptive algorithm was developed to calculate an appropriate energy threshold to control the contours to identify the foreground silhouettes. Experiments show that this method more successfully ignores the negative influence of image noise to obtain an accurate foreground map than other foreground detection algorithms. Most shadow pixels are also eliminated by this method.     

视频监控中可变人体行为的识别

为有效识别视频监控中的人体行为,提出了新的人体行为识别模型和前景提取方法.对前景提取,采用背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法,有效避免了光照、阴影等外部因素的影响.为了快速发现人体运动过程中产生的新行为,采用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断是否有未知人体行为产生,用无限HMM对含有未知行为模式的...     

基于粒子滤波算法的三维关节型人体运动跟踪

针对复杂背景,提出了一种新的基于三维关节型人体模型和粒子滤波器的人体运动跟踪算法,并基于此开发了一套鲁棒性强、精度高的应用系统.首先构建一个简易且完备的三维关节型人体模型.然后对经标定、校正之后的图像做背景减除,计算场景深度信息、前景轮廓信息、手臂轮廓信息,将这些特征与人体模型特征进行匹配,生成似然函数,使用粒子滤波得到模型的各个参数,恢复人体上身姿态.实验结果表明,此算法能够对各种复杂背景、不同光照条件、不同跟踪对象、各种姿态的人体进行跟踪,具有较强的适应性和抗干扰能力.     

视频会议图像序列中含人脸的前景分割

人脸是一个非刚体，其运动分割一直是一个难点，在首先建立色度和象素点运动矢量幅值一致性的区域分割的基础上，通过运用考虑到模型失败的运动模型图像分割技术，从而得到含人脸的前景分割，新的算法可以准确地将包含人脸的前景与背景分开，实验结果显示了算法的有效性。     

基于特征运动簇的非刚体运动形变估计算法

由于非刚体运动形变估计是一个非线性的逆问题,非刚体运动时受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,使非刚性物体的形变程度估计面临着估计不准,误差较大的问题。为了解决这些问题,提出一种基于特征运动簇反投影的非刚体运动形变估计算法,将非刚体运动的形变估计过程中,加入一定的物理运动约束刻画不同非刚体运动形状基的情况下,运动形变的程度,使用非线性优化闭合求解的方法进行运动模型结构参数的重构,运用反投影后得到的结果估计非刚体的形变程度。实验结果表明,这种方法得到的解,误差较小,效果明显。     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。