智慧型視訊監控的研究現況與展望

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/1

時間：14:00 ~ 15:30

地點：S104

講者：輔仁大學電子系 王元凱教授

作者：資工研一 陳曦

智能視頻監控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為乾預的情況下，通過對序列圖像自動分析對監控場景中的變化進行定位、識別和跟踪，並在此基礎上分析和判斷目標的行為，能在異常情況發生時及時發出警報或提供有用信息，有效地協助安全人員處理危機，並最大限度地降低誤報和漏報現象。

運動目標檢測是指在序列圖像中檢測出變化區域並將運動目標從背景圖像中提取出來。目標分類、跟踪和行為理解等後處理過程僅僅考慮圖像中對應於運動目標的像素區域。運動目標的正確檢測與分割對於後期處理非常重要。場景的動態變化，如天氣、光照、陰影和雜亂背景的干擾，使得運動目標檢測和分割變得相當困難。

大多數跟踪算法的執行順序遵循預測-檢測-匹配-更新四個步驟。以前一幀目標位置和運動模型為基礎，預測當前幀中目標的可能位置。在可能位置處候選區域的特徵和初始特徵進行匹配，通過優化匹配準則來選擇最好的匹配，其相應目標區域即為目標在本幀的位置。除了更新步驟，其餘三個步驟一般在一個迭代中完成。預測步驟主要是基於目標的運動模型，運動模型可以是簡單的常速平移運動到復雜的曲線運動。檢測步驟是在目標區域通過相應的圖像處理技術獲得特徵值，形成待匹配模板。匹配步驟是選擇最佳的待匹配模板，它所在的區域即是目標在當前幀的位置。一般以對目標表像變化所作的一些合理假設為基礎，常用的方法是候選特徵與初始特徵的互相關係數最小。更新步驟是對初始模板的更新，這是因為在跟踪過程中目標的姿態、場景等會發生變化，模板更新由利於跟踪的持續進行。根據匹配採用的屬性不同，可將目標跟踪算法分為四類：基於區域的跟踪、基於特徵的跟踪、基於變形模板的跟踪以及基於模型的跟踪，也可以將這幾類方法相互結合用於目標跟踪。