《面向公共安全監控的人體輪廓跟蹤技術研究》是依託哈爾濱工業大學，由孫鑫擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向公共安全監控的人體輪廓跟蹤技術研究
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：孫鑫
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
針對近年來頻發的恐怖攻擊等暴亂事件，採用計算機視覺技術對公眾場所進行人體行為監控，可以有效防範與預警異常事件的發生，具有廣泛且急迫的社會需求。相對於傳統跟蹤方法採用粗略的目標表達形式難以準確描述人體形態，以及難以魯棒的套用於真實複雜場景，本項目面向實際公共監控場景，針對複雜環境下人體表觀與形態的多樣性特點，研究能夠準確追蹤人體形態、序列性輸出人體精確輪廓的跟蹤方法：（1）模擬人類視覺系統的注意機理，研究基於辨識視覺元素挖掘與上下文關聯關係學習的自底向上人體表觀建模方法；（2）研究基於深度自編碼器的多樣性人體形態先驗編碼與個體偏好建模方法；（3）基於以上人體表觀與形態先驗模型，研究帶有知識指導的圖像語義分割理論以及人體目標輪廓跟蹤理論。本項目的研究，最大化提高了跟蹤方法的輸出精度，為保障國家公共安全提供有利的技術輔助，也為視頻高級語義理解提供一套準確、有效的感興趣目標信息獲取框架。
結題摘要
針對傳統跟蹤方法採用矩形邊界框等粗略的目標表達形式難以準確描述目標形態並引入背景污染問題，以及傳統人體跟蹤方法採用高計算複雜度肢體模型面臨的可擴展性差與套用場景局限性問題，本項目面向實際公共監控場景，針對複雜環境下人體表觀與形態的多樣性特點，研究能夠準確追蹤人體形態、序列性輸出人體精確輪廓的跟蹤方法。分別研究在人體表觀層面，基於超高斯模型以及擴張方差比模型模擬人類視覺系統對自然圖像的注意機理，挖掘圖像中的辨識性視覺元素，學習其相互間的上下文關聯關係，獲取圖像中潛在的視覺結構，建立魯棒的結構化目標表觀模型，以及在人體形態層面利用深度自編碼器基於採樣數據進行多樣性人體形態先驗編碼與個體偏好建模方法，實現從整體到局部、從表觀到形態的目標視覺語義抽取。最後，基於學習的人體表觀與形態先驗模型，研究帶有知識指導的主動輪廓理論，實現輪廓線具有語義驅動的定向演化與收斂計算方法，從而實現對視頻流中人體目標的動態連續魯棒跟蹤技術，最大化提高跟蹤方法的輸出精度，為公共安全監控提供有利的技術輔助，也為視頻高級語義理解提供一套準確、有效的感興趣目標信息獲取框架。在一系列公共視頻集上的實驗結果，以及與傳統矩形框跟蹤方法、傳統動態輪廓跟蹤方法的比較實驗結果驗證了提出方法的有效性。
