一种运动追踪方法技术

本发明专利技术提供一种运动追踪方法，其包括以下步骤：获得人体末端点，以同一个特征点的位置在时间上的连续性作为追踪依据，采用极大似然法选出在t时刻上人体末端点在t-1时刻上可能性最大的位置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别是一种多人运动追踪的方法。
技术介绍
运动目标跟踪是数字视频技术发展中产生的一个重要的研究课题，所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在序列图像中寻找与目标模板最相似的图像的位置，简单说来就是给目标定位。在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理 解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助。传统的运动追踪方法无论采用图像差分的方法，还是其他的方式，对于多人情况的效果均不理想。
技术实现思路
有鉴于此，为解决上述问题，本专利技术提供了，其通过对几个特征 点进行追踪，很好地实现了所人运动追踪的方法。为了达到上述目的，本专利技术提供，其包括以下步骤获得人体末端点，以同一个特征点的位置在时间上的连续性作为追踪依据，采用极大似然法选出在t时刻上人体末端点在t_l时刻上可能性最大的位置。进一步地，所述采用极大似然法选出在t时刻上人体末端点在t_l时刻上可能性最大的位置的步骤进一步包括，计算人体末端点z在t时刻对所有人体末端点在t_l时刻出现的概率，概率最大的点就是被选出的人体末端点Z在t-1时刻上可能性最大的位置。进一步地，所述方法进一步包括，计算所述概率时将所述特征点的测地距离作为影响因子。本专利技术提供的实施例通过计算追踪点在前后时刻中在画面中的概率，并引入测地距离作为概率因子，可以大大提高追踪的准确度，实现了多人的运动追踪。附图说明图I是本专利技术一个具体实施例的方法流程图。图2为本专利技术一个具体的实施例中单体个人遮挡分层示意图。图3为本专利技术一个具体的实施例中遍历轮廓上点的示意图。具体实施例方式本法提供了，其包括以下步骤。 步骤101，获得人体末端点，以同一个特征点的位置在时间上的连续性作为追踪依据，采用极大似然法选出在t时刻上人体末端点在t_l时刻上可能性最大的位置。在一个具体的实施例中，人体末端点为人的四肢和头部，其位置的获取方法具体包括以下步骤。步骤1011，计算所述每一个单体个人轮廓的轮廓重心。在一个具体的实施例中，计算单体个人轮廓的重心采用计算所述轮廓上每一点坐标值的算术平均值作为所述单体个人的轮廓重心。对于毫无遮挡的单体个人，只需要采集单体个人轮廓上每一个点坐标值即可，而当单体个人中有遮挡的情况时，必然会出现前后不同深度的部分。对于这种情况本专利技术采用以下方法解决。计算单体个人轮廓的重心采用计算所述轮廓上每一点坐标值的算术平均值作为所述单体个人的轮廓重心。对于毫无遮挡的单体个人，只需要采集单体个人轮廓上每一个点坐标值即可，而当单体个人中有遮挡的情况时，必然会出现前后不同深度的部分。对于这种情况本专利技术采用以下方法解决。步骤10111，对于单体个人中深度不连续部分按照景深顺序分割成不同的层。步骤10112，采用种子填充法将每层填充完整。步骤10113，获得相邻两层之间的边界线。步骤10114，当轮廓上的点与轮廓重心分属不同的层时，计算轮廓上每一点到轮廓重心的测地距离的路线必须经过所述相邻两层之间的边界线。在一个具体的实施例中，请参看图2所示，图中人员左臂向前挡住了身体，将左臂定义为第一层，将躯干定义为第二层。采用种子填充法将第二层被遮挡的部分填充完整。并将两层之间因为遮挡而不连续的两个个体外轮廓的断点点A和点B之间的连线作为相邻两层之间的边界线。当计算位于第一层上的轮廓点到轮廓重心的测地距离时需要经过点A和点B的连线。步骤1012，计算所述每一个单体个人轮廓上每一点到轮廓重心的测地距离。在一个具体的实施例中，计算轮廓上的点到轮廓重心的测地距离的方法为 步骤10121，对分层后的单体个人轮廓进行切片，将所述切片建立成一棵连通树，所述连通树的根结点是单体个人轮廓的轮廓重心，其子结点是相邻切片上轮廓点。步骤10122，以深度为依据遍历轮廓上的点，一直到整个轮廓的每个轮廓点都能被所述连通树遍历。在一个具体的实施例中，如图3所示，片段I上有3个点a和点b，片段2，片段3上有点C。其中点a、b在第二层，点c在第一层。在以深度为依据遍历轮廓上所有点时，先遍历与轮廓重心(躯干中间空心圆点处)在一层的点，再根据深度遍历其他层。遍历片段I时，点a由于无法连通到轮廓重心，因此测地距离是无穷，点b由于可以直接连通到轮廓重心，因此可以直接获得点b的测地距离； 沿着轮廓重心分别向上和向下遍历其他片段上的点，当遍历到片段2时，由于点a可以连通到轮廓重心，此时更新点a的测地距离； 当遍历到片段3时，点c由于在第一层，并不与轮廓重心同层，因此点c的测地距离此时为无穷； 当第二层所有片段都被遍历过之后再继续遍历第一层，此时点c的测地距离的计算需要通过相邻两层之间边界线。本实施例采用的是横向切片，当然采用其他切片方式也可以达到同样的效果。优先遍历与轮廓重心同层的轮廓点可以更快获得绝大部分轮廓上点的测地距离，但如果采用按照其他顺序遍历同样可以实现相同的效果。步骤1013，从测地距离组成的函数集合中选取极大值作为每一个单体个人的四肢以及头部的位置点。以一定顺序依次选取轮廓上的点为自变量，以轮廓上的点到轮廓重心的测地距离为函数值建立函数集合，对所述函数集合求导即可方便找到拐点，而求导后导数为0的点既是四肢以及头部的位置。由此可见，轮廓上的点的应当依次选取，否则将会出现不必要的函数拐点。得到了运算的人体末端点之后，就可以对所有的末端点进行跟踪。在追踪头手脚特征点的过程中，同一个特征点的位置在时间上的连续性可以作为追踪的依据。步骤102，计算人体末端点z在t时刻对所有人体末端点在t_l时刻出现的概率，概率最大的点就是被选出的人体末端点z在t-1时刻上可能性最大的位置。在一个具体的 实施例中，对于一个坐标右，采用极大似然法则来选出在t-l时刻与他对应的点。对于每一个e Hr (&> 是追踪点的一个子集)计算概率。被追踪到的点就是计算出概率最大的点 W2 = argmaxP(m Jzt, Zt-D使用贝叶斯法则，一个后验概率可以写成三个因子相乘的形式，比如 归一化的分量可以去掉，因为他并不影响分类的结果。第一个因子表示在It处的像素点是Wct类的概率。步骤103，计算所述概率时将所述特征点的测地距离作为影响因子。仅使用人体末端点z这一个因子是不够精确的。在一个具体的实施例中，将该特征点的测地距离I作为一个分量参与概率的计算会使结果更加的准确。最终的概率/^可使用如下的公式来判断。 P = P(JC |Zt-i-( Mhlh-I- ^a)本专利技术是针对人体末端位置和末端位置对应的测地距离来追踪运动的，由于可以比较简单地获得人群中每个单体个人的人体末端位置，如根据景深分层等，因此可以一次对多人的运动进行追踪。由于人体末端位置和测地距离都是线性计算，因此可以达到极高的实时性。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。权利要求1.，其包括以下步骤获得人体末端点，以同一个特征点的位置在时间上的连续性作为追踪依据，采用极大似然法选出在t时刻上人体末端点在t-i时刻上可能性最大的位置。2.根据权利要求I所述的方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋滢，周超峰，孙浩惠，
申请(专利权)人：北京水晶石数字科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：