监控视频中行人跟踪及姿态估计

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1、＇．Ｌ－．？＊－１０２９：公开单位代码：３密级．Ｖ＇－■．．‘、＇硕去緣僅化矣馨论文题目：监控视频中行人跟踪及姿态估计学号１Ｑ１３０１Ｑ５３１姓名花景培导师陈昌红副教授一学科专业信号与信息处理研究方向图像处理与多媒体通信申请学位类别工学硕古论文提交日期二０—六年兰月南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。中特别加，论文中不包含其他人己经发表或撰写过ｉｉＵ示注和致谢的地方外尽我所知，除

2、了文的研巧成果它教育机构的学位或证书而使用过的材料。，也不包含为获得南京邮电大学或其与我一同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任Ｉ．山心车研巧生签名：表或聲日期南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；；档；允许论文被查阅和借阅、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质可论１＾采巧影印、缩印或扫描等复制手段保存文的内容相一

3、致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。适■涉密学位论文在解密后接用本授权书。导师签名；研巧生签名：文秦PedestrianTrackingandPoseEstimationinSurveillanceVideoThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByJingpeiHuaSupervisor:ViceProf.ChanghongChenMarch2016摘要随着计算机技术、图像处理技

4、术的进步和人们安全意识的提升，视频监控系统已得到了广泛的应用，视频摘要是一种从海量原始监控视频数据中获取信息的有效手段，而其基础正是目标的检测跟踪。人体检测及姿态估计是指标定出图像中的人体或部位的位置信息，是计算机视觉领域研究的热点和难点之一。本文对传统的人体检测及姿态估计方法进行调研，现有的检测跟踪算法对于遮挡情况的处理仍然不够理想，尤其是未经校正的缺少深度信息的普通单目监控视频；传统的姿态估计方式往往忽略了人体姿态自身的连续性和人体目标轨迹中的时空连续性。本文以此为基础，做出了如下工作。一是提出了一种基于运动外形信息融合的多目标行人跟踪方法。首先对视频序列中检测出

5、的行人多目标提取其运动信息和外形信息，对行人目标间各信息的差别进行度量，并根据信息的分布情况调整相应系数，将行人目标与各轨迹的距离度量融合为距离代价，构成代价矩阵，最终使用匈牙利算法实现任务分配，以此进行行人多目标关联跟踪，提升了单目视频中出现短暂遮挡情形时的人体检测跟踪效果。多个监控视频行人跟踪数据集的实验结果表明了本文算法对于行人目标短暂遮挡处理的可行性和有效性。二是提出了一种基于软标签的时空约束人体朝向姿态估计方法。首先由于人体姿态的连续性，使用标签分布学习分类模型，将相邻标签的样本也用来描述该标签，然后对人体轨迹序列进行姿态估计，并引入隐马尔科夫模型来描述时域

6、上姿态朝向的变化，再提取轨迹的时空信息用来约束朝向姿态以逐轨迹自适应的获取可靠的估计，以此利用姿态自身的连续性和轨迹中的连续性提升了在人体轨迹序列中朝向姿态估计的连续一致性。与主流分类器结果的比较表明该方法能够更好的得到连续轨迹中人体的朝向姿态。关键词：多目标跟踪；数据关联；信息融合；姿态估计；标签分布学习；隐马尔科夫模型IAbstractWithtechnologyimprovementincomputerscienceandimageprocessingandincreasedpublicsafetyconsciousness,videosurveillances

7、ystemhasbeenwidelyusedinthepastdecade.Videosynopsisisaneffectivemethodtoobtainusefulinformationfrommassiverawvideos,anditsbasicfoundationisobjectdetectionandtracking.Pedestriandetectionandposeestimationmeanlocatingthefullbodyorbodypartinimageorvideo,aresomeofthehottestandmostdi