人体部位跟踪：在活动识别中的应用

随着摄像机和计算机的普及，计算机视觉技术的应用受到了极大关注。计算机视觉领域最重要的应用之一是人体活动识别。为了识别人体活动，我们提出一种人体部位跟踪系统，跟踪头部、躯干、手臂和腿等人体部位，以实时执行活动识别任务。本论文提出一种从视频序列中进行实时人体部位跟踪的系统（即HBPT）。我们的身体部位模型主要由腿、头、躯干和手臂等身体部件表示。这些身体部件通过使用每帧中由躯干跟踪方法获得的躯干位置和大小来建模。为了跟踪躯干，我们使用斑点跟踪模块来查找每帧中躯干的近似位置和大小。通过跟踪躯干，我们将能够根据检测到的轮廓上相对于躯干的位置来跟踪其他身体部位。在提出的人体部位跟踪方法中，我们还使用细化模块来通过细化前景掩码（即通过背景减除获得）以改善检测到的轮廓，从而根据躯干的位置和大小检测身体部位。在找到躯干的大小和位置后，每帧中轮廓上各人体部位的区域将由2D高斯斑点建模，以显示其位置、大小和姿态。本论文所描述的方法在不同光照条件和存在部分遮挡的情况下准确跟踪身体部位。所提出的方法应用于接近物体、搬运物体以及打开盒子或手提箱等活动识别任务。