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      行為識(shí)別中的人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

      2017-01-10 22:25:23曾品善
      科教導(dǎo)刊·電子版 2016年28期
      關(guān)鍵詞:目標(biāo)檢測(cè)

      曾品善

      摘 要 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處于人體行為識(shí)別過(guò)程的最底層,但目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果直接影響到后續(xù)目標(biāo)跟蹤的效果,同時(shí)也是高級(jí)處理階段如特征提取、人體行為識(shí)別等的基礎(chǔ)。本文介紹了常用的三種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,并分別對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。

      關(guān)鍵詞 目標(biāo)檢測(cè) 幀差法 背景消減法

      中圖分類號(hào):TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是基于視頻的人體行為識(shí)別過(guò)程的重要階段,它為目標(biāo)跟蹤和人體行為識(shí)別等后續(xù)工作提供基礎(chǔ)支撐。目標(biāo)檢測(cè)又稱目標(biāo)提取,是將人體目標(biāo)從視頻圖像中提取出來(lái)。其原理是根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的幾何特性和統(tǒng)計(jì)特性,提取出視頻圖像中變化的像素點(diǎn)區(qū)域,從而達(dá)到人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景圖像相分割的目的。常用的目標(biāo)檢測(cè)方法主要有幀差法、背景消減法和光流法。

      (1)幀差法是對(duì)連續(xù)兩幀視頻序列圖像作差分運(yùn)算,設(shè)置合適的閥值對(duì)差分圖像執(zhí)行閾值化操作,分離出前景像素區(qū)域和背景像素區(qū)域,從而判斷目標(biāo)所在的區(qū)域。幀差法流程圖如圖1所示。

      幀差法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn),計(jì)算量較小,對(duì)光照強(qiáng)弱程度不敏感,而且具有穩(wěn)定性,能夠很好的適應(yīng)環(huán)境變化,如出現(xiàn)多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)或背景的快速變化情況。

      但該算法也存在不足之處。首先,閾值的選擇限制了它的使用,閾值過(guò)大容易漏掉圖像中有用的信息,閾值過(guò)小則不能抑制噪聲。其次,對(duì)于灰度均勻度較大的目標(biāo)區(qū)域,采用幀差法將會(huì)使這部分產(chǎn)生出“空洞”,無(wú)法滿足檢測(cè)目標(biāo)的完整性,其結(jié)果將會(huì)直接影響目標(biāo)跟蹤的效果。另外,真正穩(wěn)定的場(chǎng)景是不存在的,抖動(dòng)亦會(huì)影響算法實(shí)際效果。盡管幀差法無(wú)法提取出完整的目標(biāo)區(qū)域,但由于其簡(jiǎn)單易行、計(jì)算量小等優(yōu)點(diǎn),該快速檢測(cè)算法得到了廣泛應(yīng)用。

      (2)背景消減法又稱背景差分法,是常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割方法,該算法假定可以獲得理想的背景圖像,首先為序列圖像建模,然后將當(dāng)前幀圖像與背景模型進(jìn)行差分運(yùn)算,獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在背景穩(wěn)定的情況下,若差值很小,則認(rèn)為場(chǎng)景內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo);若背景圖像中某一區(qū)域發(fā)生明顯變化,則意味著場(chǎng)景內(nèi)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),于是標(biāo)記圖像中的變化區(qū)域,進(jìn)而提取目標(biāo)區(qū)域。背景差分法流程圖如圖2所示。

      該方法的優(yōu)點(diǎn)是可以較容易的得到目標(biāo)描述,并且無(wú)論目標(biāo)處于靜止還是運(yùn)動(dòng),都可以很好的進(jìn)行識(shí)別和跟蹤。不過(guò)該方法的缺點(diǎn)是計(jì)算量比較大,每次背景更新都需要大量的計(jì)算,還需要建立相對(duì)合適的模型才能完成有效識(shí)別與跟蹤,在背景變化比較頻繁或者做大幅度運(yùn)動(dòng)時(shí)也不適用,比較適合在環(huán)境變化不是很大的情況下使用。典型算法有單高斯背景算法和混合高斯背景算法。

      (3)光流法通過(guò)計(jì)算圖像的光流場(chǎng),結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)隨時(shí)間變化的光流場(chǎng)特征進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。光流場(chǎng)是指圖像灰度模式運(yùn)動(dòng)的速度場(chǎng),它是物體三維速度矢量在二維平面上的投影。光流法的基本思想是根據(jù)序列圖像中灰度值隨時(shí)間的變化來(lái)計(jì)算速度場(chǎng),然后利用約束條件,推測(cè)出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。

      光流法的優(yōu)點(diǎn)是:①不需要場(chǎng)景的先驗(yàn)信息;②能很好地處理攝像機(jī)移動(dòng)等背景運(yùn)動(dòng)情況,不影響檢測(cè)目標(biāo);③可獲取目標(biāo)速度等運(yùn)動(dòng)信息。這種方法的缺點(diǎn)是:①采用迭代運(yùn)算,計(jì)算量大,很難滿足實(shí)時(shí)性要求;②易受噪聲、光照變化影響,產(chǎn)生錯(cuò)誤檢測(cè)結(jié)果。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 趙懷勛,姜瑩礁.基于顏色和方向梯度特征融合的粒子濾波跟蹤算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2014,31(6):260-263.

      [2] 姜瑩礁,趙懷勛,等.基于聚類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2013,30(2):47-50.

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