文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2013)11-0129-03
近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字廣播傳輸信道的增加，在海量信息中實現(xiàn)視頻內(nèi)容的分析與檢索是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。在視頻圖像處理中圖像序列運動目標跟蹤技術(shù)得了到廣泛的研究和應(yīng)用，尤其在視頻監(jiān)控、視頻編碼、智能機器、圖像恢復(fù)等領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用前景。許多研究者對運動目標跟蹤問題進行了深入研究，提出了基于目標特征的跟蹤、基于模型匹配的跟蹤以及基于目標輪廓的跟蹤等方法[1]。目標特征的跟蹤技術(shù)需要解決復(fù)雜場景下多特征跟蹤算法的適應(yīng)性問題及實現(xiàn)有效特征的提取的連續(xù)性，基于模型匹配需要準確建立視頻前后幀之間運動對象的對應(yīng)匹配關(guān)系，同時對跟蹤分割的精度有較高的要求[2]。對于這兩種目標跟蹤方法，基于輪廓的方法可單純利用人物輪廓實現(xiàn)視頻中人物領(lǐng)域的抽取與追蹤，簡化其余特征計算數(shù)量及匹配難度，可實現(xiàn)視頻中多人物的連續(xù)跟蹤[3]。
基于輪廓模型的目標跟蹤算法中參數(shù)活動輪廓模型和非參數(shù)活動輪廓模型是圖像處理中最具代表的算法[4]。參數(shù)化輪廓使用離散的點表示目標的輪廓，采用目標的邊緣作為跟蹤的特征,該方法計算效率高,實現(xiàn)手段靈活,但難以克服跟蹤過程中輪廓線拓撲結(jié)構(gòu)改變的情況,不利于高維拓展和多目標跟蹤[5]。非參數(shù)輪廓模型通常將輪廓表示為區(qū)域的邊界，其優(yōu)點是對輪廓的拓撲形狀的改變?nèi)菀卓刂疲怯嬎阆鄬?fù)雜[6]，并且現(xiàn)存算法大多是以攝像頭固定、背景圖像無變動、背景相對簡單為前提條件，較難應(yīng)用于動態(tài)實時監(jiān)控系統(tǒng)[7]。
本文提出基于人物頭部輪廓的形變輪廓模型追蹤視頻圖像中人物領(lǐng)域，研究基于形變輪廓模型算法，實現(xiàn)攝像頭轉(zhuǎn)動或背景變動，且在背景較復(fù)雜的情況下，實現(xiàn)視頻圖像中移動人物的檢測與追蹤。
1 輪廓特征提取
檢測的對象圖像背景復(fù)雜時，圖像分割后具有較高的邊緣特征，為降低移動輪廓模型線分割的難度，采用分水嶺算法、中值濾波及顏色相近區(qū)域統(tǒng)合作為圖像分割的前期處理。
本文在視頻圖像中人臉檢測研究的基礎(chǔ)上展開進一步研究，故在視頻圖像第一幀的人物頭部處設(shè)定控制點后,基于B-Spline函數(shù)生成頭部輪廓模型，利用人物頭部輪廓信息建立人物領(lǐng)域輪廓概要模型，基于高斯函數(shù)的卷積運算生成人物領(lǐng)域的對象模板[8]。即基于人臉檢測的結(jié)果設(shè)定控制點，生成人物領(lǐng)域輪廓概要模型，完成視頻圖像中人物領(lǐng)域的抽取。
本論提出了在背景相對復(fù)雜的人物領(lǐng)域檢測算法，拓寬了檢測系統(tǒng)的使用范圍，提高了檢測系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的可靠性。提出基于高斯函數(shù)處理輪廓概要模型生成具有魯棒性的對象模板，使得人物領(lǐng)域判斷具有高度柔韌性。基于Condensation預(yù)測及分析人物頭部輪廓模型的位移和擴散，提出基于當前處理結(jié)果更新人物輪廓模型，進一步提高了檢測精度。
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