基于视觉注意机制人体检测及跟踪探究

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1、基于视觉注意机制人体检测及跟踪探究摘要：复杂背景下的人体检测和追踪一直是计算机视觉研究领域的热点问题。借鉴生物合理的拟人视觉注意机制并应用于人体检测和追踪问题的策略由于其高效性和实时性，受到越来越多的关注。其核心是根据人体的运动显著性和人体视觉外观的特征的提取和筛选对图像序列中的人体进行定位和追踪。基于视觉的人体检测和追踪系统的一般处理过程包括感兴趣区域选择、分类和人体跟踪。该文就这三个方面涉及的主要研究成果进行回顾和比较，并对研究难点和发展趋势进行分析。关键词：视觉注意；背景分割；显著图；人体检测；人体跟踪中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-304

2、4(2012)11-2586-04HumanDetectionandTrackingBasedonVisualAttentionMechanismJIANGLi,ZENGJin-hua(DepartmentofComputerScienceandTechnology,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract：Humandetectionandtrackingincomplexcontextshasbeenahotareaincomputervision.Biologicalvisualattentionmecha?n

3、ismhasdrawnmoreandmoreattentionduetoitsboostinefficiencyofthesystem.Thecentralidealiesinexploitationofhumanbodymovementsaliencyandselectedhumanappearancefeatures.Theproposedsysteminvolvesthefollowingmainprocedures：selectionofareasofinterest,humanidentificationandtracking・Previousworkisr

4、eviewedandcomparedinthethreeaspects・Mainchallengesandthefu?turetrendsareanalyzedintheend.Keywords:visualattention；backgroundsegmentation；saliencymap；humandetection；humantracking基于视觉注意的人体检测和追踪是近年来计算机视觉领域中备受关注的研究方向，它从包含人的图像序列中检测、跟踪并识别人体，属于图像处理和分析的范蔣。人体检测和追踪是视觉监控系统的一项重要任务，它涉及模式识别、图像处理、计算机视

5、觉、心理物理学和神经生理学等多学科交叉领域；同时由于人体的非刚性运动，形态差异以及在自然环境中的遮挡问题等，使视频图像中的运动人体检测和跟踪尤为困难。在计算机视觉研究中，许多传统的方法往往以解决模式识别的分类问题为主要任务。很多工作也将人体检测作为模式分类任务，通过人体的部分静态特征，训练一些特定的分类器以检测人体。目前用作分类的特征包括HoG特征［1］,肤色⑵,形状［3］,轮廓［4］等。近年来随着神经生物学和心理学等学科的发展，计算机视觉研究者们越来越关注视觉注意机制，提出了很多视觉注意计算模型，这些模型的建立将视觉注意机制有效的运用于解决计算机视觉的具体问题中，特

6、别是拟人视觉注意选择机制提高了视觉监控系统的实时性并为解决信息冗余等问题提供了有效方法［5,10］。为了使广大相关科研人员对基于视觉注意的人体检测和跟踪的研究现状有着更加清晰明确的了解，该文将从视觉注意机制及其在人体检测和追踪中的应用两方面回顾相关的方法和技术。论文首先对视觉选择性注意机制及主要认知计算模型做重点阐述；其次，从人体检测和追踪系统的一般处理框架，即感兴趣区域选择，特征提取和人体追踪三个层次，分别介绍各阶段的主要方法和技术；最后分析研究难点,同时对未来的发展趋势进行总结和阐述。1视觉注意机制及其计算模型1.1视觉注意机制从心理学和神经生物学关于视觉注意的实

7、验研究中发现，生物的视觉系统通过两种方式利用信息来指导视觉注意［6,7］,即自底向上和自顶向下。自底向上(Bottom-up)是由纯外部因素决定，如颜色，方向，运动，二维或者三维空间中物体的连接特征等。通常这些特征也被称为视觉显著性特征，它用来吸引或者刺激视觉从而引起注意［8］。自顶向下(Top-down)是根据与当前视觉行为有关的先验知识来预测和感知物体［9,11］。前者速度较快，后者具有快速定位，删除冗余信息等作用，通常两者交织进行。1.2基于视觉注意机制的计算模型对应Bottom-up注意机制的计算模型主要分为基于特征选择和基于空间的模型。Tr