文 献 综 述

1 课题的研究意义和应用价值

随着计算机技术的不断发展，计算机能力得到了极大的提高，使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域最热门的课题之一。该领域称之为计算机视觉，它是一门新兴的技术，内容涉及计算机技术、电子信息工程、微电子技术等多学科。计算机视觉研究的目标是使计算机具有通过图像认知周围环境信息的能力，这种能力不仅能使计算机能感知环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。对人体运动的跟踪技术是计算机视觉界的一项研究热点。它是通过摄像头来模拟人的视觉功能；计算机或中央处理单元来模拟人的大脑，把通过摄像头获得的视觉信息预处理(去噪、加强有用信号、离散化)后，进行运动目标检测、分割、识别，然后对特定目标进行定位和跟踪。视频图像分析则是实现视觉跟踪的基础，它是从图像序列中提取并描述人体轮廓的运动，对原始视频数据做分析处理，从而实现视频跟踪问题。

视觉跟踪系统用途广泛，目前它已经应用于计算机视觉界的许多领域，如：楼宇监控、公共安防、智能机器人的开发和研究、计算机人机交互界面、自动导航系统的设计与开发等等。

2 国内外研究现状

随着视频分析的硬件的发展(包括视频获取设备如摄像头，图像采集卡，处理器和计算机等)，基于视频信息的分析迅速渗透到生活的各个方面。美、英等国家己经开始了大量相关项目的研究。Wren等人研究的Pfinder系统是一个利用颜色和形状特征对大视角范围内的人进行跟踪的实时系统； Haritaoglu 等人的W4系统是一个可以在室外对人进行实时检测和跟踪的视觉监视系统，它将外形分析与跟踪技术相结合来跟踪人体各个部分的位置并为人的外形建立模型；美国CMU和Samoff公司合作研究的实时视频中运动目标识别分类与跟踪系统(Moving Target Classification and Tracking from Real#8212;time Video)，可以对视频中的目标实时监控及跟踪，它使用多个相互协作的摄像机在复杂环境里对人和车进行连续的跟踪，并对目标类别和行为进行分析。

相对而言，国内在目标跟踪技术方面的研究起步较晚，主要的研究团队有中科院自动化所模式识别国家重点实验室、北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室及清华大学智能技术与系统国家重点实验室。中科院自动化所模式识别国家重点实验室的主要目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并最终推向实用，而北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室的工作主要是实现高度智能化的机器感知系统，并在言语听觉技术、三维视觉信息处理、智能机器人等研究领域取得许多研究成果。清华大学智能技术与系统国家重点实验室主要从事人工智能基本原理、基本方法的基础与应用基础研究。

3 知识描述

在图像序列中跟踪运动物体，实际上就是在帧间把已知的运动物体与在新一帧中检测到的运动区域匹配起来。所以跟踪主要是处理每一帧中己知的运动物体与下一帧的运动区域相匹配的问题。而匹配的参数可以是观察对象的位置、速度、形状、纹理、色彩等有关特征值。目标跟踪的作用非常重要，因为它是衔接运动目标检测和目标行为分析与理解的一个重要环节，是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的课题。在实际应用中，目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确的位置，也为进行场景中目标的运动分析和场景分析提供了可靠的数据来源，同时运动目标的跟踪信息也反过来为运动目标的正确检测以及运动目标的识别提供了帮助。

在人体运动跟踪中，常见的方法是利用卡尔曼滤波器对当前帧中人体的位置、速度和加速度进行估计，同时可以利用这个估计值对人体在下一帧中的位置做出预测，然后在下一幅图像中全图匹配搜索目标图像找到最佳的匹配位置。有时可以得到较为满意的跟踪结果，但在实际使用中这种方法存在着下面三个方面的问题：