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1、中国人民公安大学学报(自然科学版)2008年第4期No142008JournalofChinesePeoplepsPublicSecurityUniversity(ScienceandTechnology)总第58期Sum58基于视觉的人体运动识别研究123吴洪森,刘平,董金祥(11浙江警察学院公安应用技术研究所,浙江杭州310053;21杭州市消防产品质检站,浙江杭州310012;31浙江大学计算机学院,浙江杭州310027)摘要人体运动的视觉分析是计算机视觉研究领域的重要课题,同时也是近年来受到研
2、究者关注的前沿方向之一。它主要是针对包含人的运动图像序列进行分析处理,识别和理解人的动作。人的运动分析研究成果可以应用在智能监控系统、虚拟现实、人机交互以及医学和体育运动等诸多方面,有着广泛的应用前景。关键词运动检测;运动跟踪;行为理解;语义描述中图分类号D91819前运动检测所采用的方法主要有时间差分;背景减除;光0引言流。其中,背景减除方法是目前运动分割中最常用的一种人体运动视觉分析的主要目的,是从一组包含人的图方法,它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动像序列中检测、识别、跟踪人体,并对其
3、行为进行理解和区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据,但描述。传统的人体运动分析方法一般分为两种:①在人体对于动态场景的变化,如光照和外来无关事件的干扰等特的各个关节部位分别加上传感器。在人体运动过程中,传别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像,大部分的研感器会不断地将各关节在空间中的位置返回给计算机,这究人员目前都致力于开发不同的背景模型,以期减少动态[1]样计算机就可以精确获得人体在各个时刻的运动信息。②场景变化对于运动分割的影响。例如Haritaoglu等利用针对图像序列进行分析。图像序
4、列可以是单个相机拍下的,最小、最大强度值和最大时间差分值为场景中每个像素进[2]也可以是多个相机同时从各个视角拍下的,一般分三步顺行统计建模,并且进行周期性的背景更新;McKenna等序完成。首先从图像帧中提取低层特征,如各关节的位置,利用像素色彩和梯度信息相结合的自适应背景模型来解决并对之进行识别;然后是在各个帧的特征间建立对应关系;影子和不可靠色彩线索对于分割的影响;Karmann与[3][4]最后是从特征对应中恢复三维人体结构与运动信息。由于Brandt、Kilger采用基于卡尔曼滤波(Kalm
5、anFiltering)人体运动的特殊复杂性,几乎所有这些方法都受到限制,的自适应背景模型以适应天气和光照的时间变化;Stauffer[5]阻碍了人们对人体运动的精确分析。与Grimson利用自适应的混合高斯背景模型(即对每个像素利用混合高斯分布建模),并且利用在线估计来更新1处理流程模型,从而可靠地处理了光照变化、背景混乱运动的干扰111运动检测等影响。运动检测就是从序列图像中将变化区域从背景图像中时间差分方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻提取出来,对于后面的运动跟踪和行为理解等将起很大作帧间采
6、用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中[6]用。后续的处理主要是基于提取出来的区域进行分析。目的运动区域。例如Lipton等利用两帧差分方法从实际视项目基金2006年公安部应用创新计划项目资助,项目编号:2006YYCXZJST139。作者简介吴洪森(1956—),男,浙江人,教授。·54·©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net吴洪森刘平董金祥:基于
7、视觉的人体运动识别研究频图像中检测出运动目标,进而用于目标的分类与跟踪。(4)基于特征的跟踪(Feature-basedTracking)。一个改进的方法是利用三帧差分代替两帧差分,如基于多摄像机的人的运动跟踪也得到了一定的研究,[7][12]VSAM开发了一种自适应背景减除与三帧差分相结合的如Utsumi利用多摄像机对人进行跟踪,通过选择最好的混合算法,它能够快速有效地从背景中检测出运动目标。视点来解决人与人之间的互遮挡和自身遮挡问题;Cai[13]时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性
8、,等提出了在不同摄像机之间进行目标匹配的概率方法,但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点,在运动实并且对相邻摄像机之间的自动切换问题作了探讨。体内部容易产生空洞现象。114行为理解基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化人的行为理解与描述是近年来被关注较多的研究热点,[8]的光流特性。如Meyer等通过计算位移向量光流场来初它是指对人的运动模式进行分析和识别,并用自然语言等始化基于轮廓的跟踪算法,从而有效地提取和跟踪运动目加以描述。其关键问题是如
