對運(yùn)動人體的跟蹤。

(2)2D輪廓模型

該模型主要是通過幾何學(xué)關(guān)系建立攝像機(jī)與場景的關(guān)系，將三維人體投影

到二維平面圖像中。比較經(jīng)典的算法有：Adelson和Noyogi等人于1 994年提出的 利用時空分片的方法，其通過觀測人體足部運(yùn)動軌跡的時空模型在時間域和空 間域定位人體頭部位置，再識別人體其他部位的運(yùn)動軌跡，并利用這些軌跡來 描述目標(biāo)的輪廓，從而實(shí)現(xiàn)人體的跟蹤【48】；Ju S和Black等人于l 996年提出的卡 片模型方法(Cardboard Person Model)，該方法主要是利用一組互相耦合的平 面區(qū)域塊來表征人體，并以該模型來進(jìn)行目標(biāo)跟蹤M引。

(3)3D立體模型

三維立體模型是指，將人體用球體、橢圓柱、錐臺等三維模型來表述。相 比于線圖模型和2D輪廓模型，該模型更接近于人體的形態(tài)，但由于其采用的幾 何結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所以需要計算的參數(shù)以及匹配的過程也更為復(fù)雜。最早提出該模 型的是Gennery，其于1982年就提出了基于3D模型的跟蹤方法【6引。此外，還有 一些比較經(jīng)典的方法，如Shi—Yao Linen Yun．Chien Lai等人提出的使用橢圓錐臺 來構(gòu)建人體的模型，通過在連續(xù)幀間對該模型的投影進(jìn)行匹配，從而獲得目標(biāo) 的位置以及其運(yùn)動軌跡，達(dá)到目標(biāo)跟蹤的目的¨UJ；歐盟研制的著名的VIEWS 系統(tǒng)具有很好的準(zhǔn)確度，這是典型的基于3D模型的跟蹤算法的系統(tǒng)。

基于目標(biāo)模型匹配的跟蹤方法是最接近人體運(yùn)動的跟蹤方法，其難點(diǎn)在于 獲取目標(biāo)的幾何模型，在實(shí)際的監(jiān)控場景中，這比較難以實(shí)現(xiàn)，并且隨著模型 的精確度的增加，計算量也不斷增加，因而限制了其在現(xiàn)實(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用， 多被用于理論研究。

2．6．3基于動態(tài)輪廓的跟蹤方法

基于動態(tài)輪廓模型是一種用一組封閉曲線來描述運(yùn)動目標(biāo)的方法，其與基 于模型的跟蹤方法中的2D輪廓模型方法名稱類似，但本質(zhì)卻是不同的。該方法 是通過大致勾勒出目標(biāo)的輪廓，用該封閉的輪廓曲線作為匹配的模板，對后續(xù) 幀圖像進(jìn)行邊緣提取，在此二值化圖像中搜索最匹配的輪廓曲線，從而達(dá)到跟 蹤的目的。由于表述目標(biāo)的封閉曲線是不斷變化的，因此該方法也被稱為主動 輪廓匹配的目標(biāo)跟蹤方法。

與基于區(qū)域匹配的跟蹤方法相似，其進(jìn)行目標(biāo)跟蹤也是通過模板匹配進(jìn)行 的，同時也需要不斷更新目標(biāo)模板。不同的是該方法是在二值化后額圖像中進(jìn) 行輪廓模板匹配的，因此計算量得到了很大的減少，匹配速度有了很大的提高。 基于主動輪廓匹配的跟蹤方法目前已經(jīng)有很多研究成果。比如Blake牙1]Isard 等人提出的利用隨機(jī)微分方程對復(fù)雜運(yùn)動建立模型，再結(jié)合可變形模板進(jìn)行運(yùn) 動目標(biāo)的跟蹤；Niu Li．pi和Mao shi．yi【5lJ等提出的基于huasdorf膃巨離的輪廓匹配 算法，通過計算不同目標(biāo)的huasdorffi眶離來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的匹配與跟蹤。 最經(jīng)典的基于動態(tài)輪廓的目標(biāo)跟蹤方法是主動輪廓線跟蹤算法，即Snake 模型。早在1988年，Michael Kass禾llA Witkin等人就提出了主動輪廓模型(Active contour models，ACM)的方法，該方法也被稱為Snake模型。它是一種可以自

主變形的主動輪廓，其在圖像強(qiáng)度的勢能下可以不斷變形、運(yùn)動，多被用于邊 界跟蹤。這種勢能主要受圖像內(nèi)在的變形約束的影響，能夠使Snake曲線的初始 輪廓不斷沿著Snake能量降低的方式進(jìn)行收斂。當(dāng)該曲線收斂至能量函數(shù)(也稱 樣條函數(shù)，Spline Function)的最小值時，獲得的Snake曲線輪廓即為運(yùn)動目標(biāo) 的實(shí)際輪廓，此時認(rèn)為已成功跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。該模型的優(yōu)點(diǎn)在于能處理拓?fù)浣Y(jié)

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