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基于人體特征的運(yùn)動檢測與跟蹤

2022-05-02    分類： 網(wǎng)站建設(shè)

近年來，人體運(yùn)動視覺分析成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向。人體運(yùn)動視覺分析是從包含人體的圖像序列中檢測、識別、跟蹤人體以及獲取運(yùn)動參數(shù)，進(jìn)一步對人的行為解釋和描述。它屬于圖像分析和理解的范疇，其研究內(nèi)容涉及計算機(jī)視覺、模式識別、圖像處理、人工智能和人體運(yùn)動學(xué)等方面，是一個跨多學(xué)科的研究課題。
運(yùn)動人體檢測和跟蹤是人體運(yùn)動視覺分析的一個重要組成部分，有著廣泛的前景和經(jīng)濟(jì)價值。它在視頻監(jiān)控、虛擬會議、人機(jī)交互、臨床診斷、教育訓(xùn)練、虛擬現(xiàn)實(shí)等方面的應(yīng)用都引起了廣大科研人員和相關(guān)商家的濃厚興趣，例如在銀行、商場、軍事基地等對安防要求較高的場合，實(shí)時的視覺監(jiān)控將有重要意義；在智能控制方面，可以通過對人臉識別和表情分析以及手勢識別等更好的實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。另一方面，運(yùn)動人體檢測與跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)可以節(jié)它是從圖像序列中提取并描述人體輪廓的運(yùn)動，然后進(jìn)行跟蹤，更高級的處理是對人的行為進(jìn)行識別和理解。
人體運(yùn)動目標(biāo)檢測是在輸入圖像中確定運(yùn)動人體的過程，是整個人體運(yùn)動分析系統(tǒng)的第一部分，運(yùn)動目標(biāo)檢測的目的是將運(yùn)動人體部分從圖像中提取出來，能否正確地分離運(yùn)動人體是整個系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。運(yùn)動目標(biāo)檢測由運(yùn)動物體分割和運(yùn)動物體分類兩部分組成。
運(yùn)動物體的分割
運(yùn)動物體的分割就是把圖像中的運(yùn)動部分，比如汽車、行人等分離出來，因?yàn)橹挥羞\(yùn)動的部分才是能夠跟蹤的部分。運(yùn)動部分的分割常常受到光線變化、影子和遮擋等因素的影響。因此選用一種穩(wěn)定可靠的分割方法是很重要的。常用的分割方法有以下幾種。

（1）背景減法。在運(yùn)動檢測中，背景減法（Background Subtraction）是一種常用的技術(shù)，尤其是對于靜態(tài)場景。它首先建立背景模型作為參考圖像，通過將含有運(yùn)動物體的圖像與事先通過背景模型得到的背景圖像相減得到運(yùn)動部分。
（2）統(tǒng)計方法。統(tǒng)計學(xué)方法是基于像素的統(tǒng)計特性從背景中提取運(yùn)動信息。它首先計算背景像素的統(tǒng)計信息(顏色、灰度、邊界等)，使用個體的像素或一組像素的特征來建立一個較為高級的背景模型，而且背景的統(tǒng)計值可以動態(tài)地更新。通過對比當(dāng)前背景模型的統(tǒng)計值，圖像中每一個像素被分成前景或是背景。由于統(tǒng)計學(xué)方法在噪聲，影子光線改變等于擾條件下具有較好的魯棒性，已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。
（3）幀間差分法。幀間差分法（Temporal Differencing）是在圖像序列中通過相鄰兩幀或者三幀圖像像素差，提取運(yùn)動區(qū)域的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。幀間差分對光線等變化不太敏感，對動態(tài)環(huán)境具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，檢測有效穩(wěn)定。該方法的不足之處是一般不能提取所有相關(guān)的特征像素點(diǎn)，在運(yùn)動實(shí)體內(nèi)部可能會產(chǎn)生空洞現(xiàn)象。特別是當(dāng)目標(biāo)移動緩慢時，相鄰兩幀之間的差異很小，很難提取出整個運(yùn)動區(qū)域，即使提取的區(qū)域也難以完整精確地描述運(yùn)動目標(biāo)。
（4）光流法。光流是圖像中各像素點(diǎn)運(yùn)動的速度分布，它是一種瞬時速度場，即向量場， 每一個向量表示了景物中一個點(diǎn)在圖像中位置的瞬時變化。光流法

（Optical Flow）是利用運(yùn)動目標(biāo)在序列圖像中的位置隨時間變化的光流特性，用來描述相鄰幀之間某像素點(diǎn)的運(yùn)動，通過計算運(yùn)動物體在幀間的運(yùn)動向量來檢測運(yùn)動區(qū)域。在比較理想的情況下，光流法在攝像機(jī)運(yùn)動的條件下能檢測到獨(dú)立的運(yùn)動目標(biāo)，不需要預(yù)先知道場景的任何信息，可以很精確地計算出運(yùn)動物體的速度。但計算方法復(fù)雜，對硬件要求比較高，可靠性差，對噪聲敏感，難于應(yīng)用在實(shí)時的視頻流處理中。
運(yùn)動物體分類
由運(yùn)動分割得到的不同運(yùn)動部分可能屬于不同種類的運(yùn)動物體，比如人體視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到的運(yùn)動部分就可能包括飛行的鳥、飄動的云和晃動的樹等，要從中提取人體就要進(jìn)行運(yùn)動物體分類，把人從運(yùn)動物體中識別出來。只有正確地識別出人體才能進(jìn)行下一步的運(yùn)動跟蹤工作，以及后續(xù)的人體行為理解，所以運(yùn)動物體的分類是非常必要的。一般可用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行處理，考慮運(yùn)動目標(biāo)的分散度、面積、輪廓、高寬比等有關(guān)形態(tài)方面的參數(shù)，來區(qū)分人以外的運(yùn)動目標(biāo)，通過這些方法甚至可以去除部分噪聲的影響。目前分類有兩種：
(1)基于人體特征分類。人不管外形特征還是皮膚顏色都是明顯的，所以人的分類可以采取多種方法。基于形狀的分類是利用檢測出來的運(yùn)動區(qū)域的形狀特征信息來進(jìn)行物體分類的。通過檢測模塊得到一個二值化的前景圖像，對這個前景圖像進(jìn)行橫向和縱向的投影可以得到橫向和縱向的長度比，通常稱之為“寬高比”。通過多個人的樣本訓(xùn)練可以得到一般人體的“寬高比"，這個“寬高比"作為人體特有的特征，可以用于確定檢測出的運(yùn)動目標(biāo)是否為人體。這個人體特有的特征也可以是人體的“面積"，它指的是在通過檢測模塊得到二值化的圖像中人體所占像素的多少，通過面積的比較，可以除去一般情況下面積較大的運(yùn)動的汽車、動物、以及擺動的樹葉。另外的一些屬于人體特有的特征還可以是人的皮膚顏色，因此可以通過識別人臉裸露的皮膚來確定是否有人的存在，這通常需要在色彩空間如RGB空間、HIS空間或YUV空間來進(jìn)行檢測與識別。
（2）基于運(yùn)動的分類。人體運(yùn)動是非剛體運(yùn)動，并呈現(xiàn)一定的周期性，這種周期性可以作為區(qū)分運(yùn)動人體的重要依據(jù)。一種方案對于這種周期性的運(yùn)動進(jìn)行時頻分析，利用人體運(yùn)動周期性出現(xiàn)的自相似性來實(shí)現(xiàn)分類；還有方案將此方法與光流法結(jié)合，根據(jù)殘留的大小來實(shí)現(xiàn)分類。
運(yùn)動目標(biāo)跟蹤

運(yùn)動目標(biāo)跟蹤也是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要內(nèi)容，它利用運(yùn)動目標(biāo)分割的結(jié)果，又為運(yùn)動的分析理解等高級內(nèi)容提供基礎(chǔ)。跟蹤的目的是在幀與幀之間建立人體運(yùn)動目標(biāo)的某些特征，若位置、速度、形狀、紋理和顏色等之間的聯(lián)系。目前常用的跟蹤方案有以下4種.

(1)基于模型的跟蹤。基于模型的人運(yùn)動跟蹤方法首先預(yù)定義一個模型，然后再將實(shí)際運(yùn)動與該模型匹配。模型通常由關(guān)節(jié)和線條骨架組成，用軸來表示狀態(tài)空間中的關(guān)節(jié)自由度，用狀態(tài)空間來描述姿態(tài)。其原理是先預(yù)測下一圖像的姿態(tài)再將這一預(yù)測模型分析、合成、抽象然后與真實(shí)圖像數(shù)據(jù)比較，直到找到最匹配的模型，并且更新系統(tǒng)模型。人體的幾何模型有簡單到復(fù)雜可以建立為棍狀模型，二維邊界模型和三維立體模型，建立模型之后就可以通過將運(yùn)動物體與模型對比從而實(shí)現(xiàn)跟蹤。由棍狀模型到二維邊界模型，再到三維立體模型，所實(shí)現(xiàn)的跟蹤精度越來越高，但計算量也在增大。
（2）基于區(qū)域的跟蹤。區(qū)域跟蹤思想是把每個運(yùn)動物體與某個運(yùn)動區(qū)域聯(lián)系起來，然后對該區(qū)域進(jìn)行跟蹤。區(qū)域跟蹤實(shí)現(xiàn)較為簡單，在許多系統(tǒng)中有廣泛應(yīng)用，但在兩種情況下有很大困難，一是人體存在較長影子，二是人體有重疊交錯現(xiàn)象。
（3）基于動態(tài)邊界跟蹤。動態(tài)邊界模型又叫snake，能夠表示不斷變化的運(yùn)動人體的邊界。該方案計算量小，但是要求獨(dú)立準(zhǔn)確的初始化邊界，實(shí)際中很難實(shí)現(xiàn)。
（4）基于特征的跟蹤。 它包括特征提取和特征匹配兩個基本過程。該方法通過跟蹤目標(biāo)的特征點(diǎn)、特征線來實(shí)現(xiàn)對人的跟蹤，通常還需要結(jié)合紋理、色彩及形狀 特征來提高跟蹤的魯棒性。盡管對目標(biāo)跟蹤的算法可以粗略地分為上述幾類，但是這些方法并不是孤立沒有聯(lián)系的。在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時，為了保證跟蹤的可靠性和準(zhǔn)確性，往往幾種算法混合才能得到更好的跟蹤效果。這種方法在被跟蹤目標(biāo)出現(xiàn)遮擋交錯等現(xiàn)象時仍能實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的跟蹤。

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