[发明专利]基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法

权利要求书

1.一种基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)连续获取包含有被跟踪人体的固定场景的图像，对当前帧图像的人体检测区域建立属性关系图外观模型：将检测的人体区域分为头部、上身和下肢三个身体部分；属性关系图外观模型的每一个节点对应一个所述的身体部分，节点属性表征身体部分的特征，由以下三个量表示：对应身体部分的标记、颜色直方图、外接矩形框中心点坐标；属性关系图外观模型的边由连接人体任两个身体部分的外接矩形框中心点的直线段表示，边属性采用直线段的长度和角度表示；

2)计算当前帧检测人体的属性关系图外观模型与上一帧跟踪人体的属性关系图外观模型的相似度；

3)根据计算所得的相似度跟踪当前帧人体。

2.根据权利要求1所述的基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法，其特征在于，所述的节点属性定义为Δ(θ_i)＝{ω_i，p_i，hist_i}，其中，ω_i表示被跟踪人体的第i个身体部分的标记，其中，i∈{head，up，low}，头、上身、下肢分别标记为“head”、“up”和“low”；p_i表示被跟踪人体的第i个身体部分外接矩形框的中心点坐标；hist_i为被跟踪人体的第i个身体部分的颜色特征，hist_i用归一化的HSV空间一维颜色直方图表示为：hist_i＝9H+3S+V；其中，H、S、V表示像素点在HSV空间中三分量H、S、V的取值；

边属性定义为：r(θ_i，θ_j)＝{r_l，r_g}(i≠j)，其中r_l为长度属性，表示两个节点θ_i和θ_j间的直线段长度，采用节点间的欧式距离表示：r_l＝|p_i-p_j|，p_i、p_j分别表示节点θ_i、θ_j的属性中的中心点坐标；r_g为角度属性，表示这两个节点θ_i和θ_j间的直线段角度，其中y_i、y_j是节点θ_i、θ_j的属性中的中心点y方向坐标，r_g的取值范围为[0，π]；

所述的相似度定义如下：

τ(G,G^)=Σiλ1δ1(Δ(θi),Δ(θ^i))+ΣiΣjλ2δ2(r(θi,θj),r^(θ^i,θ^j))(i≠j)]]>

其中，λ₁、λ₂是权重系数，并且约束条件为：λ₁+λ₂＝1，使得相似度τ在区间[0，1]之内，δ₁(Δ(θ_i)，表示G和中对应同类身体部分的节点间的相似度，δ₂(r(θ_i，θ_j)，是G和中连接两个同类身体部分的边的相似度，G和分别为当前帧检测人体的属性关系图外观模型与上一帧跟踪人体的属性关系图外观模型；

所述的根据相似度跟踪当前帧人体的步骤为：建立匹配矩阵，列出各检测区域与上一帧跟踪人体的相似度：设匹配矩阵的行号代表当前帧人体检测区域，列号代表上一帧跟踪人体，将属性关系图外观模型的相似度τ_nm作为矩阵元素值记录，n表示当前帧检测人体的序号，m表示前一帧跟踪人体的标记，然后根据匹配阈值τ₀确定是否匹配，匹配结果为

通过匹配矩阵的匹配情况，可确定当前帧中多人体的跟踪状态、获取人体运动轨迹，并更新其外观模型；匹配情况归纳为四种：

1)新人体出现：第n行中τ′_nm均为0：且持续连续三帧，则认为是“新人体”出现，检测人体n为新出现人体，分配新标记，建立其属性关系图外观模型，开始跟踪该人体；

2)正常跟踪：第n行有且只有一个τ′_nm＝1的元素：则检测人体n与跟踪人体m匹配，认为是“正常跟踪”，为检测人体n分配标记m，记录其外接矩形框中心点位置，并将检测人体n的属性关系图外观模型作为跟踪人体m的更新的属性关系图外观模型；

3)遮挡跟踪：第n行出现多个τ′_nm＝1的元素：则认为是“遮挡跟踪”，检测人体n是由多个遮挡人体组成，被遮挡的人体为τ′_nm＝1的元素所在列对应的跟踪人体；

4)人体消失：第m列元素τ′_nm均为0：且该情况在连续三帧出现，则认为是“人体消失”，即跟踪人体m消失，从跟踪序列中删除该人体。

3.根据权利要求2所述的基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法，其特征在于，在遮挡情况下，采用卡尔曼滤波器预测遮挡人体的位置，从而确定各遮挡人体的属性关系图外观模型，完成遮挡情况下的跟踪。