人体运动视觉分析的研究内容,就是从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述.其中,人体运动的检测与跟踪属于底层视觉问题,是人体运动视觉分析的基础.近年来,由于其广泛的应用前景和潜在的经济价值而成为研究的热点.本文重点研究如何有效的实现人体运动的检测与跟踪,及运用主动视觉来扩大视野对运动人体目标进行连续跟踪.同时根据DSP的高速数据处理能力,在基于DSP的图像处理平台上实现了实时的人体检测与跟踪.以下为本文的主要研究内容和成果:1.设计了一种快速有效的人体运动检测算法.应用基于亮度差分和色度差分的自适应背景减除算法来提取运动目标,并消除阴影.实验证明算法能够在复杂背景条件下快速检测出运动的人体目标,适合DSP系统处理.2.在DSP平台上实现了基于静态摄像机的多人体跟踪系统,对视场内的多人进行同时跟踪.通过动态背景减除算法检测出运动的人体目标,运用形态学滤波和连通分析处理后精确提取目标特征,并根据目标的颜色信息实现对多人的跟踪.3.在DSP平台上实现了一个主动视觉跟踪系统,用于单个人体目标的检测与跟踪.由于静态摄像机观察的范围有限,当目标移出视野后跟踪就失败了.系统通过运用云台摄像机等控制设备来跟踪目标,使目标始终处于视野之中.跟踪算法是通过基于内核的目标表示和目标定位来实现的.根据目标的颜色信息来表示目标;根据基于贝叶斯系数的距离最小化方法来实现目标定位,同时运用均值移动算法实现目标的快速定位.基于卡尔曼滤波器的轨迹预测也为目标定位和云台摄像机的控制提供了帮助.