先诗亮，刘本永

（1贵州大学 大数据与信息工程学院，贵阳 550025；2贵州大学 智能信息处理研究所，贵阳 550025）

0 引 言

在行人识别领域，目前比较成熟的技术主要是人脸识别，但是人脸识别容易受到表情变化、光照条件，面部遮挡物的影响。因此，如果将被识别对象的体型特征（比如矮胖、高瘦等）加以利用，可以很好地弥补人脸识别的缺陷。许多学者对体型测量展开了研究，并取得了很大进展。

基于图像的体型测量方法主要分二种：一种是立体视觉方法［1-2］，一种是单目测量方法［3］。立体视觉法需要进行三维重建来实现测量，其主要步骤是图像匹配、摄像机参数标定。单目测量法避免了图像匹配、相机标定的难点。Criminisi［4］等首先提出未标定图像的视觉测量理论，利用图像的消失点和消失线信息，以及映射变换中共线四点形成的交比不变性的性质，推导出度量信息之间的比例关系。此后，Peng［5］等人提出以场景中的规则物体建立欧式坐标系，以便测量其几何量的方法。根据投影几何中的约束关系，以及共线四点交比不变的性质，建立约束方程求得目标的高度。但该方法仅能准确测量规则物体的长度。

与基于图像的测量方法相比，基于视频的体型测量方法不仅可以利用视频的运动信息，还可以对每帧的测量结果进行概率统计，提高测量的精度。董秋雷［6］等人采用混合高斯模型提取头顶点，根据几何约束计算垂足点，结合投影矩阵求出人体高度。Park［7］等人根据前景区域的主轴线和前景区域的交点计算头顶点、垂足点，根据摄像机参数和投影矩阵求出人体高度。……