跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种用于跟踪在一序列帧中的至少一个对象的方法，每一个帧包括像素阵列，其中深度值与每一个像素相关联。该方法包括：将每一个帧的所述像素中的至少一些像素分组到数个区域中；将所述区域分组到相互连接的区域的聚类（B1、...、B5）中；以及如果在二维投影中相邻于另一个聚类（B1）的聚类（B2、...、B5）具有与所述其他聚类（B1）的深度值不同的深度值，则确定它属于被所述其他聚类（B1）部分遮挡的对象。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于跟踪帧序列中的至少一个对象的方法，每一个帧包括一个像素阵列，其中深度值与每一个像素相关联。
技术介绍
为了跟踪现实的对象，早已提出使用数据处理设备，该数据处理设备被连接到成像设备并且被编程以便跟踪视频序列中的该对象，该视频序列由该成像设备产生并且包括一序列的连续帧，每一个帧包括像素阵列。例如，WelDu 和 Justus Piater 的论文 “Tracking by Cluster Analysis ofFeature Points using a Mixture Particle Filter”公开了一种使用Harris角点检测器和Lucas-Kanade跟踪器来跟踪视频序列中的对象的方法。然而，因为此方法被应用于不具有像素深度信息的二维视频序列，所以尽管有相当大的数据处理需求，但其性能有限。 公开用于跟踪具有二维像素阵列的视频序列中的一个或数个对象的方法的一些其他相关论文是S. Mckenna、S. Jabri、Z. Duric 和 H. Wechsler, “Tracking Groups ofPeople，，，Computer Vision and Image Understanding, 2000 ；F. Bremond 和 M. Thonnat, “Tracking multiple nonrigid objects in videosequences，，，IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Techniques, 1998 ；I Haritaoglu, “A Real Time System for Detection and Tracking of Peopleand Recognizing Their Activities”，University of Maryland, 1998 ；G. Pingali、Y. Jean 和 A. Opalach, “Ball Tracking and Virtual Replays forInnovative Tennis Broadcasts，，，15th Int.Conference on Pattern Recognition。然而，因为在不具有任何直接像素深度信息的2D视频序列上执行这些，所以它们的性能必然是有限的，因为图像分割仅可以基于诸如颜色、形状或纹理之类的其它对象属性。已提出了(例如在国际专利申请W02008/128568中)使用提供视频序列的3D成像系统，其中深度值与每一帧的每个像素相关联。与基于纯粹二维图像的方法相比，这样的产生与被跟踪对象有关的多得多的位置信息。特别地，3D成像系统的使用有助于前景与背景之间的辨别。然而，所公开的方法没有解决跟踪多于一个对象的问题，以及特别地，跟踪在该3D成像系统的视野中被另一对象至少部分地遮挡的对象的问题。在W02008/128568中，公开了一种用于辨识三维空间中的体积的方法，其中三维图像数据包括该三维空间中的多个点。这些点是聚类的，并且聚类被选择作为兴趣点。将所选择的聚类中的点再分组到子聚类中，每个子聚类具有质心和与该质心相关联的体积。可以连接质心以形成表示对象的网络，并且极点被识别为连接到仅一个其他质心的质心。A. Azerbayerjani 和 C. Wren 在 “Real-Time 3D Tracking of the HumanBody”，Proc. of Image’ com, 1996 中，并且 T. Olson 和 F. Brill 在 “Moving ObjectDetection and Event Recognition Algorithms For Smart Cameras，，，Proc. ImageUnderstanding Workshop, 1997中已经公开了使用3D视频序列但无法解决遮挡问题的其它。一些其它公开物已解决了该遮挡问题。LRge大学的电子工程与计算机科学系的Pierre F. Gabriel、Jacques G. Verly、Justus H. Piater 和 Andr6Genon 在他们的评论文章“The State of the Art in Multiple Object Tracking Under Occlusion in VideoSequences”中已呈现各种方法中的若干。在‘‘Probab i I i s t i c framework for segmenting people underocclusion，，，Proc. of IEEE 8th International Conference on Computer Vision, 2001中的 A.Elgammal 和 L. S. Davis;在“Hydra :Multiple People Detection andTracking”，Workshop of Video Surveillance, 1999 中的 I. Haritaoglu、D. Harwood 和LDavis ；在 “Tracking People in Presence of Occlusion，，，Asian Conference onComputer Vision，2000 中的 S. Khan 和 M. Shah ;在“Multiple People Tracking Using anAppearance Model Based on Temporal Color，，，International Conference on PatternRecognition，2000 中的 H. K. Roh 和 S. W. Lee ;以及在“Appearance Models for OcclusionHandling，，，2nd International Workshop on Performance Evaluation of Trackingand Surveillance Systems, 2001 中的 A. W. Senior、A. Hampapur、L M. Brown、Y. Ti an、S.Pankanti和R. M. Bolle已经公开了解决该遮挡问题的。然而，因为所有这些方法是基于仅包括不具有任何深度数据的二维像素阵列的2D或立体视频序列，所以它们的性能是有限的。在“The KidsRoom A Perceptually based interactive and immersive storyenvironment”，Teleoperators and Virtual Environment, 1999 中的 A. F. Bobick 等人；在 “A System for Video Surveillance and Monitoring”，Proc.8th InternationalTopical Meeting on Robotics and Remote Systems, 1999 中的R. T. Collins、A. J. Lipton和T. Kanade ;在“Usin本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：X·巴埃莱，L·吉格，J·马丁内斯冈萨雷斯，
申请(专利权)人：索夫特基奈蒂克软件公司，
类型：发明
国别省市：