跟蹤方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種用于跟蹤在一序列幀中的至少一個(gè)對(duì)象的方法，每一個(gè)幀包括像素陣列，其中深度值與每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)。該方法包括：將每一個(gè)幀的所述像素中的至少一些像素分組到數(shù)個(gè)區(qū)域中；將所述區(qū)域分組到相互連接的區(qū)域的聚類（B1、...、B5）中；以及如果在二維投影中相鄰于另一個(gè)聚類（B1）的聚類（B2、...、B5）具有與所述其他聚類（B1）的深度值不同的深度值，則確定它屬于被所述其他聚類（B1）部分遮擋的對(duì)象。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
【國(guó)外來(lái)華專利技術(shù)】
本專利技術(shù)涉及一種用于跟蹤幀序列中的至少一個(gè)對(duì)象的方法，每一個(gè)幀包括一個(gè)像素陣列，其中深度值與每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)。
技術(shù)介紹
為了跟蹤現(xiàn)實(shí)的對(duì)象，早已提出使用數(shù)據(jù)處理設(shè)備，該數(shù)據(jù)處理設(shè)備被連接到成像設(shè)備并且被編程以便跟蹤視頻序列中的該對(duì)象，該視頻序列由該成像設(shè)備產(chǎn)生并且包括一序列的連續(xù)幀，每一個(gè)幀包括像素陣列。例如，WelDu 和 Justus Piater 的論文 “Tracking by Cluster Analysis ofFeature Points using a Mixture Particle Filter”公開(kāi)了一種使用Harris角點(diǎn)檢測(cè)器和Lucas-Kanade跟蹤器來(lái)跟蹤視頻序列中的對(duì)象的方法。然而，因?yàn)榇朔椒ū粦?yīng)用于不具有像素深度信息的二維視頻序列，所以盡管有相當(dāng)大的數(shù)據(jù)處理需求，但其性能有限。 公開(kāi)用于跟蹤具有二維像素陣列的視頻序列中的一個(gè)或數(shù)個(gè)對(duì)象的方法的一些其他相關(guān)論文是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?yàn)樵诓痪哂腥魏沃苯酉袼厣疃刃畔⒌?D視頻序列上執(zhí)行這些，所以它們的性能必然是有限的，因?yàn)閳D像分割僅可以基于諸如顏色、形狀或紋理之類的其它對(duì)象屬性。已提出了(例如在國(guó)際專利申請(qǐng)W02008/128568中)使用提供視頻序列的3D成像系統(tǒng)，其中深度值與每一幀的每個(gè)像素相關(guān)聯(lián)。與基于純粹二維圖像的方法相比，這樣的產(chǎn)生與被跟蹤對(duì)象有關(guān)的多得多的位置信息。特別地，3D成像系統(tǒng)的使用有助于前景與背景之間的辨別。然而，所公開(kāi)的方法沒(méi)有解決跟蹤多于一個(gè)對(duì)象的問(wèn)題，以及特別地，跟蹤在該3D成像系統(tǒng)的視野中被另一對(duì)象至少部分地遮擋的對(duì)象的問(wèn)題。在W02008/128568中，公開(kāi)了一種用于辨識(shí)三維空間中的體積的方法，其中三維圖像數(shù)據(jù)包括該三維空間中的多個(gè)點(diǎn)。這些點(diǎn)是聚類的，并且聚類被選擇作為興趣點(diǎn)。將所選擇的聚類中的點(diǎn)再分組到子聚類中，每個(gè)子聚類具有質(zhì)心和與該質(zhì)心相關(guān)聯(lián)的體積。可以連接質(zhì)心以形成表示對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)，并且極點(diǎn)被識(shí)別為連接到僅一個(gè)其他質(zhì)心的質(zhì)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中已經(jīng)公開(kāi)了使用3D視頻序列但無(wú)法解決遮擋問(wèn)題的其它。一些其它公開(kāi)物已解決了該遮擋問(wèn)題。LRge大學(xué)的電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Pierre F. Gabriel、Jacques G. Verly、Justus H. Piater 和 Andr6Genon 在他們的評(píng)論文章“The State of the Art in Multiple Object Tracking Under Occlusion in VideoSequences”中已呈現(xiàn)各種方法中的若干。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已經(jīng)公開(kāi)了解決該遮擋問(wèn)題的。然而，因?yàn)樗羞@些方法是基于僅包括不具有任何深度數(shù)據(jù)的二維像素陣列的2D或立體視頻序列，所以它們的性能是有限的。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本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
【國(guó)外來(lái)華專利技術(shù)】...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：X·巴埃萊，L·吉格，J·馬丁內(nèi)斯岡薩雷斯，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：索夫特基奈蒂克軟件公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：