视频序列中运动目标检测与人体关节点的跟踪识别研究

论文摘要

计算机视频图像分析在军事、医学、工业、交通等方面有着广泛的应用。把计算机视频图像分析技术应用于体育科学,对运动员的运动过程进行自动识别与跟踪,有助于对运动技术动作进行分析,对运动员科学训练和运动技术诊断等都能起到很好的作用。本论文在查阅大量文献资料的基础,主要对视频图像采集系统的组建、运动目标的检测、人体关节点识别跟踪三方面进行了研究。在视频图像采集系统的组建中,介绍了视频图像采集系统历史和发展,在当前条件下,选取MiniDV数码摄像机和普通PC机作为视频采集硬件。应用Microsoft DirectShow技术,编写了DV视频采集程序。整套视频图像采集系统的软、硬件构成满足运动技术图像分析的要求。在运动目标检测研究方面,根据视频分割算法的主要特点,介绍了基于运动的分割技术、时空分割技术、交互式分割技术。指出了各种不同算法的优缺点。在此基础之上,本论文应用了一种改进的二次帧差运动目标检测算法,通过此算法实验结果,表明本论文的改进的二次帧差运动目标检测算法有较好的检测效果,分割出的图像质量满足快速反馈系统的要求。在关节点位置识别跟踪研究方面,首先介绍了几种常用的目标特征和匹配算法。通过对己有算法的分析,提出了一种基于图像纹理分析的匹配准则,以一块区域的直方图的矩作为像素块的匹配准则。通过改进的四步运动矢量查找算法,进行关节点的匹配识别。实验结果表明此跟踪方法对贴有标志点的关节点识别效果满意,对无标志点的关节匹配效果有待提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1. 前言
• 1.1 录像解析系统简介
• 1.2 录像快速反馈系统简介
• 1.3 数字图像处理技术对录像解析系统及快速反馈系统发展的促进
• 2. 研究内容
• 2.1 视频图像采集系统
• 2.1.1 视频图像采集系统硬件选择
• 2.1.2 视频图像采集软件编制
• 2.2 运动目标检测研究
• 2.2.1 运动目标检测研究概述
• 2.2.2 运动目标检测基本方法
• 2.2.3 运动目标分割实验与分析
• 2.3 关节点的跟踪识别研究
• 2.3.1 运动目标跟踪研究概述
• 2.3.2 运动目标匹配要素
• 2.3.3 运动目标匹配算法
• 2.3.4 运动目标跟踪实验及分析
• 3. 结论与建议
• 4. 致谢
• 5. 参考文献