一种背景运动视频中运动目标的检测方法

2013-02-13袁海英

电视技术 2013年17期

张辉，雷飞，袁海英

(北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京100124)

责任编辑:任健男

运动目标检测作为视觉运动分析底层的关键技术之一，是执行行为识别、场景理解等各种高级视觉任务的基础，其目的是从视频中将相对于背景运动的区域检测出来。针对该问题国内外存在大量的研究，提出的方法主要是基于静止背景和特定类属目标的检测[1-4]。典型方法有基于图像变动、基于光流和基于因子分解的方法等。基于图像变动的方法[1]包含帧差法和背景模型法[2]，该类算法简单且易于实现，对背景中的变化检测有效，在目标与背景对比度较小时容易失败。基于光流检测方法[3]不需要预先知道场景的任何信息，且可应用于摄像机运动的情况，但光流场估计对噪声不够鲁棒，且计算量较大。基于因子分解的方法[4]作用于稀疏特征点运动轨迹上，它敏感于噪声和离群数据。不同于上述方法，本文提出的目标检测算法关注于运动背景及非特定类属目标的一般情况，认为图像中的单一运动目标具有运动上的显著一致性。首先通过快速特征点检测及跟踪恢复图像稀疏运动场;接着根据各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。