论文摘要
本文对摄像头静止情况下的人体目标检测与跟踪进行了深入的研究,问题主要分为三部分:运动物体提取、人体目标检测和人体目标跟踪。在运动物体提取方面,本文对比了和研究了当前主流的几种方法,选取了三帧差法进行运动物体的提取,并且对传统的三帧差法进行了一些改进,使程序能自己计算分离阈值而不需要人为指定。再利用数学形态的一些基本操作修复前景图像和去噪,然后使用三次循环法标记出连通区域,用于后续检测。在人体检测方面,由于人体的头肩部分不易被遮挡和改变,所以本文使用人体的头肩特征作为检测特征,研究了如何使用人体垂直投影直方图来提取人体的头肩部分,并且使用二维主成分分析来提取出头肩特征以及进行后续检测,二维主成分法目前在人脸识别领域应用较广,其计算速度快且识别精度高,实验表明其在人体检测方面也能发挥很好的作用。在人体跟踪方面,本文使用了卡尔曼滤波器这一数学工具,利用包围人体的最小矩形质心的位置和速度初始化滤波器,最后完成了对人体目标的跟踪。实验表明本系统在检测率、误报率和实时性方面都能满足基本的要求,但也存在一些需要改进的地方。
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标签：三帧差法论文; 头肩特征论文; 二维主成分分析法论文; 卡尔曼滤波器论文;