常用运动目标跟踪方法介绍.docx

对运动人体的跟踪。

(2)2D轮廓模型

该模型主要是通过几何学关系建立摄像机与场景的关系，将三维人体投影

到二维平面图像中。比较经典的算法有：Adelson和Noyogi等人于1 994年提出的 利用时空分片的方法，其通过观测人体足部运动轨迹的时空模型在时间域和空 间域定位人体头部位置，再识别人体其他部位的运动轨迹，并利用这些轨迹来 描述目标的轮廓，从而实现人体的跟踪【48】；Ju S和Black等人于l 996年提出的卡 片模型方法(Cardboard Person Model)，该方法主要是利用一组互相耦合的平 面区域块来表征人体，并以该模型来进行目标跟踪M引。

(3)3D立体模型

三维立体模型是指，将人体用球体、椭圆柱、锥台等三维模型来表述。相 比于线图模型和2D轮廓模型，该模型更接近于人体的形态，但由于其采用的几 何结构复杂，所以需要计算的参数以及匹配的过程也更为复杂。最早提出该模 型的是Gennery，其于1982年就提出了基于3D模型的跟踪方法【6引。此外，还有 一些比较经典的方法，如Shi—Yao Linen Yun．Chien Lai等人提出的使用椭圆锥台 来构建人体的模型，通过在连续帧间对该模型的投影进行匹配，从而获得目标 的位置以及其运动轨迹，达到目标跟踪的目的¨UJ；欧盟研制的著名的VIEWS 系统具有很好的准确度，这是典型的基于3D模型的跟踪算法的系统。

基于目标模型匹配的跟踪方法是最接近人体运动的跟踪方法，其难点在于 获取目标的几何模型，在实际的监控场景中，这比较难以实现，并且随着模型 的精确度的增加，计算量也不断增加，因而限制了其在现实监控系统中的应用， 多被用于理论研究。

2．6．3基于动态轮廓的跟踪方法

基于动态轮廓模型是一种用一组封闭曲线来描述运动目标的方法，其与基 于模型的跟踪方法中的2D轮廓模型方法名称类似，但本质却是不同的。该方法 是通过大致勾勒出目标的轮廓，用该封闭的轮廓曲线作为匹配的模板，对后续 帧图像进行边缘提取，在此二值化图像中搜索最匹配的轮廓曲线，从而达到跟 踪的目的。由于表述目标的封闭曲线是不断变化的，因此该方法也被称为主动 轮廓匹配的目标跟踪方法。

与基于区域匹配的跟踪方法相似，其进行目标跟踪也是通过模板匹配进行 的，同时也需要不断更新目标模板。不同的是该方法是在二值化后额图像中进 行轮廓模板匹配的，因此计算量得到了很大的减少，匹配速度有了很大的提高。 基于主动轮廓匹配的跟踪方法目前已经有很多研究成果。比如Blake牙1]Isard 等人提出的利用随机微分方程对复杂运动建立模型，再结合可变形模板进行运 动目标的跟踪；Niu Li．pi和Mao shi．yi【5lJ等提出的基于huasdorf腽巨离的轮廓匹配 算法，通过计算不同目标的huasdorffi眶离来实现目标的匹配与跟踪。 最经典的基于动态轮廓的目标跟踪方法是主动轮廓线跟踪算法，即Snake 模型。早在1988年，Michael Kass禾llA Witkin等人就提出了主动轮廓模型(Active contour models，ACM)的方法，该方法也被称为Snake模型。它是一种可以自

主变形的主动轮廓，其在图像强度的势能下可以不断变形、运动，多被用于边 界跟踪。这种势能主要受图像内在的变形约束的影响，能够使Snake曲线的初始 轮廓不断沿着Snake能量降低的方式进行收敛。当该曲线收敛至能量函数(也称 样条函数，Spline Function)的最小值时，获得的Snake曲线轮廓即为运动目标 的实际轮廓，此时认为已成功跟踪运动目标。该模型的优点在于能处理拓扑结

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