[发明专利]基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是固定监控场景中多人体跟踪方法，具体是一种基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法。

背景技术

在银行、酒店、地铁等安全要求较高的公共场所，需要及时发现具有异常行为的可疑人。目前这些场所中大多采用摄像机固定的方式监控场景，因此计算机视觉监控需要在固定场景下实现对多个人体复杂运动情况的准确跟踪，这也是后续行为理解、异常行迹分析等高层视觉处理的基础。由于跟踪过程即是识别监控视频连续帧中的不同人体，而人体外观特征是大多数情况下区别不同人体的重要依据，因此基于人体外观模型的跟踪方法受到广泛关注。目前，基于外观模型跟踪人体的方法主要有三种：1)颜色直方图方法：在人体外观特征中，颜色是一个重要线索，传统的建立外观模型的方法是采用颜色直方图。但是，由于颜色直方图仅得到颜色统计值而丢失了空间信息，容易引起错误，如一身着红色上衣、绿色裤子的人和一身着绿色上衣、红色裤子的人，对他们的外观建立的颜色直方图是几乎完全一致的，无法仅根据其颜色直方图区别出两人。2)颜色直方图与空间信息结合的方法：在计算颜色直方图时加入空间信息，如提出将人体形状分割为三个部分，对各部分用颜色直方图描述其颜色特征，并用Condensation(聚缩)算法实现人体跟踪，但是，这种方法缺乏对人体各部分间结构关系的描述，跟踪准确性、可靠性低；3)颜色相关图方法：颜色相关图用共生矩阵计算两像素之间相隔某距离的概率。颜色相关图虽然能够反映不同颜色对之间的空间相关性，但是由于需要采用三维数组表征不同颜色对及其距离，使得此方法计算复杂度很高，无法用于实时监控跟踪，并且文献中缺乏对目标运动情况的分析，影响跟踪准确性。

因此，基于外观模型跟踪人体的方法存在的主要问题有：怎样建立更准确的外观模型描述人体、如何提高多人体跟踪的准确性。

发明所要解决的技术问题是提出一种基于属性关系图外观模型的多人体跟踪方法，将人体外观颜色、空间结构等特征结合，建立更准确有效的人体外观模型，在监控场景固定的情况下，提高多人体跟踪的准确性、有效性。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

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。

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；