在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，人體運(yùn)動(dòng)分析的研究具有廣泛的應(yīng)用前景。由于人體運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性，已有的研究方法對(duì)人體和背景加上了許多限制條件。本文提出了一種新的方法在復(fù)雜背景下來(lái)獲得人體的骨架。
人體運(yùn)動(dòng)分析廣泛的應(yīng)用于監(jiān)控、人機(jī)交互、視頻檢索等領(lǐng)域。骨架是表述人體區(qū)域
和輪廓信息的一種有效的方式。所謂骨架是由一些理想的細(xì)線組成，可以有效的反應(yīng)出原物體形狀的連通性或者拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。由于人體運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性，已有的研究方法對(duì)人體和背景加了許多限制條件，例如背景單一，人體的著裝不要與背景靠色等。文[4]總結(jié)了許多骨架化的算法。然而仍有許多問(wèn)題沒(méi)有解決，例如對(duì)骨架化仍沒(méi)有一個(gè)評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)，近來(lái)也有不少人在這個(gè)方向上做了許多的研究[5,6]。另一個(gè)重要問(wèn)題是骨架化算法對(duì)噪聲特別敏感，細(xì)化后產(chǎn)生意想不到的結(jié)果。因此，首先必須很好的檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)人體的區(qū)域，消除人人體區(qū)域內(nèi)的噪聲，進(jìn)而才能進(jìn)行人體骨架的提取。
本文的主要思想是在背景比較復(fù)雜的情況下通過(guò)背景建模的方法檢測(cè)出人體區(qū)域，再
用細(xì)化的方法提取人體的骨架。
通常檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的方法是背景差法，首先確定背景作為參考圖像，然后用當(dāng)前幀與
背景圖像相減得到差圖像，對(duì)差圖像進(jìn)行域值分割，得到的二值圖像代表了運(yùn)動(dòng)部分。此方法產(chǎn)生許多問(wèn)題，當(dāng)人體的著裝與背景相近，檢測(cè)出的人體會(huì)出現(xiàn)空洞，并且不能消除陰影的影響，另外攝像機(jī)在拍攝過(guò)程中還引入了一定的隨機(jī)噪聲。
本文首先提出了一種新的背景差方案，有效的解決了在背景比較復(fù)雜時(shí)人體的檢測(cè)。
其次提出一種新的計(jì)算顏色模型，使用該模型能夠有效地計(jì)算色度差,從而解決運(yùn)動(dòng)物體的陰影消除問(wèn)題。利用該方案實(shí)現(xiàn)了人體檢測(cè)，之后進(jìn)行骨架的提取，并且在室內(nèi)和室外進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出方案的有效性。