[发明专利]一种快速行人检测与跟踪的方法

权利要求书

1.一种快速行人检测与跟踪的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)利用前景检测找出移动目标所在区域，该步骤中：基于HSV颜色空间的算法删除目标阴影，然后利用Vibe方法、侵蚀和扩张、四邻域的行人轮廓算法和边界扩展来从视频中提取移动目标所在区域；

2)仅在这些移动目标所在区域内执行行人检测过程，该检测过程包括：计算提取所述区域的HOG特征，然后将其发送到SVM分类器，以检测移动目标所在区域内是否有行人；若检测到行人，记录其位置并转至步骤3)；若没有检测到行人，则重复步骤1)、2)；

3)利用模板匹配算法首先在该位置所在区域搜索行人，而在跟踪过程中，若HOG+SVM检测行人失败时，则模板匹配算法根据上一次检测模板来跟踪行人最有可能的位置；在匹配时，设置一个计时器，当模板匹配的持续时间超过n秒时，将被视为丢失行人，视为模板匹配失败，在模板匹配失败的情况下，使用Vibe+HOG+SVM算法在当前整个视频帧上重新初始化行人跟踪。

2.根据权利要求1所述的快速行人检测与跟踪的方法，其特征在于，第1)步骤中，结合正常行人姿势和形态的特征，并根据一套行人检测中的移动区域边缘扩张的规则来划分前景提取边界，所述规则为：(1)当一个边框很小，另一个边框很大，大边框直接位于小边框之上，且两者非常接近，则两者合并；(2)当一个边框很小，另一个边框很大，小边框直接位于大边框上方，且两者非常接近，则两者合并；(3)当一个边框很小，另一个边框很大，大边框完全包含小边框，则小边框被删除；

是否接近通过判断两边框边界之间最小距离来判断，该最小距离采用像素值作为阈值进行限定，该阈值的取值范围为自然数3～8，包括3和8。

3.根据权利要求1所述的快速行人检测与跟踪的方法，其特征在于，所述匹配选择归一化的平方差分匹配方法，通过归一化模板图像的灰度值差和要匹配的图像的平方和来确定匹配度。

4.根据权利要求3所述的快速行人检测与跟踪的方法，其特征在于，设置模板图像M(i,j)的大小为nXm，模板图像M(i,j)叠放在待匹配图像P上平移,图P大小为WXH，模板图像覆盖被搜索图的那块区域也即重叠区域设S(i,j)，其中(i,j)为S(i,j)在图P上的图左下角坐标，搜索范围是：1≤i≤W-n，1≤j≤H-m，接下来，模板图像在要被搜索的图像上遍历比对，模板图像下的重叠区域设置为R(i,j)，其中(i,j)是待匹配图像P中重叠区域S(i,j)的坐标位置；

该匹配方法的归一化平方差定义如下：

上式中的R(i,j)值越小，与模板越相似。

5.根据权利要求4所述的快速行人检测与跟踪的方法，其特征在于，将所述值为最小值的位置视为目标位置。