相机运动条件下的行人检测与跟踪

行人检测与跟踪在司机辅助安全系统和视频监控等领域具有重要的地位.针对目前存在的关键问题,如人体运动,相机运动,背景及形状、角度等变化对检测及跟踪带来的干扰,提出了一种将运动信息与形状信息相结合的行人检测方法,准确检测运动摄像机拍摄的直立运动人体;使用了基于小面积目标的跟踪算法进行人体跟踪;利用实际拍摄的视频序列进行算法验证.实验结果表明,混合检测算法速度快,准确率高;基于小面积的跟踪算法能够鲁棒的跟踪检测到的运动人体.     

基于视频的运动捕获

现有的运动捕获方法大都存在运动捕获设备昂贵、演员运动受限等缺点，为此，提出了一种利用视觉技术从视频中提取人体运动的方法，并对其中的特片跟踪和三维运动序列恢复等关键技术进行了深入研究。基于人体模型的特征跟踪算法利用卡尔曼滤波和极线方程，能精确地跟踪比较大的人体运动；采用不共面的非线性定标模型和考虑运动不确定性的三维重建方法，能恢复逼真的三维人体骨架模型，实验结果验证了基于视频的运动捕获方法的可行性和有效性。     

实时跟踪系统中运动人体图像分割

在视频序列的人体运动分析中，实时分割出运动的人体，是研究的起始关键步骤。该文在简单的运用差图像算法进行人体运动检测的基础上，结合直方图自动阈值分割和数学形态学的算法来完成运动人体的精确分割。实验结果表明上述算法对噪声抑制和人体图像断裂处填充都是有效的，能够实时分割完成运动人体的视频图像。     

基于视觉的人体运动分析综述

目前,人体运动分析已成为计算机视觉研究领域的热点问题,已被广泛地应用于虚拟现实、视频监控、人机接口等不同场合.基于视觉的人体运动分析,主要研究视频场景中人体目标的检测、识别、描述和跟踪,此外还包括人体行为模式的理解等.近些年来,针对这些课题产生了大量的方法和应用,该文对相关的研究做一综述,并给出了本课题所面临的挑战和未...     

灰关联分析在视频运动目标检测中的应用

由于运动图像和背景具有极大相似性,通过背景图像和运动图像之间关联程度的大小能够检测出运动目标,故提出一种基于灰关联分析的运动目标检测方法.在室内和室外不同光照场景下,通过固定摄像机捕获的视频图像序列中的运动车体和人体进行检测;选取适当的比较图像序列,对该序列和含有运动目标的视频图像作灰关联分析,以清楚、完整地提取出运动目标.该方法对背景的要求很低,对噪声的抑制能力强,可以在一定程度上抑制阴影的影响.     

基于运动点团的鱼眼图像中多目标检测方法研究

采用运动点团模式对鱼眼视频序列中的目标检测方法进行了研究和探讨。运动点团模式的运动目标检测分为三个层次,每个层次对应一个具体的检测算法,即基于像素层的背景提取和更新、运动点团层的点团检测和判定及运动目标层的目标标记和跟踪。对三个算法的原理进行了探讨,并结合鱼眼图像的特点进行了算法改进和优化。实验结果表明,以运动点团作为中间检测过程的方法能有效对圆形鱼眼视频序列中的多个运动目标进行检测,特别是图像边缘的大畸变、低分辨率目标,相比传统的检测方法具有更好的检测稳定性和准确性,在大范围智能视频监控中具备很好的实际应用价值。     

视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究

提出一种视频序列中人体运动目标的精确检测、提取以硬跟踪算法。该算法采用帧间差闽值法（简称TIFD）实现快速精确地检测和提取目标，使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域，缩小了目标跟踪时的搜索范围。充分利用运行目标检测的结果，提高了目标的匹配效率及跟踪速度。同时给出了相应的实验结果，结果表明方法是比较实用的，能满足人体运动分析的基本要求。     

基于检索的人体运动识别和模拟

运动识别和模拟是人体运动分析中重要的研究内容，实现了以检索为基础的实验性的运动分析系统．小波矩具有平移、旋转和缩放不变性，能够提取局部多层次特征，被用来作为特征描述运动序列以及动作，根据相似性实现运动识别，利用动态时间变形（DTW）实现序列的动作匹配，在poser建模、依据正多面体分割的金字塔模型得到多视点投影视频的数据库中进行识别和匹配，并以三维模型的形式显示出来．实验结果可以模拟人体运动以及为进一步分析提供初始分析数据．     

基于视频的人体动画

现有的基于运动捕获的动画普遍存在投资大，人体的运动受到捕获设备限制等缺陷。提出了新的基于视频的人体动画技术，首先从视频中捕获人体运动，然后将编辑处理后的运动重定向到动画角色，产生满足动画师要求的动画片段。对其中的运动捕获、运动编辑和运动重定向等关键技术进行了深入研究，并基于这些关键技术开发了一个基于双像机的视频动画系统（VBHA），系统运行结果表明了从来源广、成本低的视频中捕获运动，并经过运动编辑和运动重定向后生成逼真动画的可行性。     

基于运动信息的镜头切变检测算法

镜头检测算法的研究是视频分析与检索中较为活跃的研究领域之一。该文提出了一种基于运动信息的镜头切变检测算法，该算法采用四叉树算法分析视频序列的运动信息，进而提取基于运动信息的特征矢量，由提取的特征矢量可以检测出视频序列中的镜头切变点。实验表明该算法是有效的，可行的，并且具有非常强的抗干扰能力。     

模拟初级视皮层注意机制的运动对象检測模型

视频监控的广泛应用使运动对象检测成为研究热点,但运动的不确定性增加了检测难度。鉴于人类视觉系统能高效地感知运动对象,研究者从神经生理学和心理学的角度提出了运动检测的生物学模型。根据上述研究成果,提出模拟初级视皮层的运动对象检测模型。使用三维Gabor时空滤波器模拟人类初级视皮层中简单细胞的经典感受野,通过非线性组合获取复杂细胞对运动对象刺激响应的运动能量,应用细胞的中心环绕作用及相关性运动检测增强运动信息并抑制环境干扰,采用信息融合获取运动对象的显著性图,并利用WTA神经网络模型实现对运动H标的感知。实验结果表明,该模型能有效检测到视频中的运动目标,运算速度较其他仿视神经加工的视觉注意模型更快。     

一种动态场景下运动对象分割新算法

视频运动对象分割是计算机视觉和视频处理的基本问题。在摄像机存在全局运动的动态场景下,准确分割运动对象依然是难点和热点问题。本文提出一种基于全局运动补偿和核密度检测的动态场景下视频运动对象分割算法。首先,提出匹配加权的全局运动估计补偿算法,消除动态场景下背景运动对运动对象分割的影响;其次,采用非参数核密度估计方法分别估计各像素属于前景与背景的概率密度,通过比较属于前景和属于背景的概率及形态学处理得到运动对象分割结果。实验结果证明,该方法实现简单,有效地提高了动态场景下运动对象分割的准确性。     

分割视频运动对象的研究

随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现,如何从视频序列中分割出在语义上有意义的单独运动对象显得极其重要。文章从组成视频运动对象的分割系统出发,详细分析视频分割的各种方法如运动参数模型。变化检测掩模、图象分割及运动对象跟踪等,并对分割运动对象所采用的技术和方法进行了讨论。     

基于视觉的人体运动分析综述

基于视觉的人运动分析越来越受到计算机视觉领域研究者的广泛关注,它成为图像分析、心理学、人工智能等领域的研究热点,在智能视频监控、虚拟现实、用户接口、运动分析等方面有着广泛的应用.从运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节综述了人体运动分析的研究现状,分析了存在的一些问题和未来的研究发展方向.     

Combining 3D flow fields with silhouette-based human motion capture for immersive video

In recent years, the convergence of computer vision and computer graphics has put forth a new field of research that focuses on the reconstruction of real-world scenes from video streams. To make immersive 3D video reality, the whole pipeline spanning from scene acquisition over 3D video reconstruction to real-time rendering needs to be researched. In this paper, we describe latest advancements of our system to record, reconstruct and render free-viewpoint videos of human actors. We apply a silhouette-based non-intrusive motion capture algorithm making use of a 3D human body model to estimate the actor’s parameters of motion from multi-view video streams. A renderer plays back the acquired motion sequence in real-time from any arbitrary perspective. Photo-realistic physical appearance of the moving actor is obtained by generating time-varying multi-view textures from video. This work shows how the motion capture sub-system can be enhanced by incorporating texture information from the input video streams into the tracking process. 3D motion fields are reconstructed from optical flow that are used in combination with silhouette matching to estimate pose parameters. We demonstrate that a high visual quality can be achieved with the proposed approach and validate the enhancements caused by the the motion field step.     

基于运动相似性的运动对象分割算法

由于全局运动参数在一些情况下不能很准确地被估计，因此基于全局运动补偿算法存在一定的局限性。该文提出了一种基于运动相似性的视频运动对象的分割算法。该算法对运动矢量场进行累加和滤波处理，根据运动相似性对运动对象进行初次分割，并利用空间相关性进行二次分割，细化运动对象边缘。实验结果表明该算法避免了全局运动补偿算法的局限性，并使分割的精确性有明显提高。     

人体运动分析研究的若干新进展

人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节,在多领域具有广阔的应用前景.本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状,对人体运动分析的热点难点进行讨论,对可能的发展方向进行阐述和展望.     

基于视觉的人体运动捕捉技术研究

运动捕捉技术是计算机视觉和人体运动分析领域的研究热点,在计算机动画等领域拥有广泛的应用前景。在总结基于视觉的人体运动捕捉技术进展的基础上,分析运动跟踪、捕捉方法及技术难点,提出一种新的从视频提取人体运动信息,重现人体运动轨迹的方法、流程及系统设计框架。