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毕业设计（论文）开题报告 毕业设计（论文）题目 基于头肩形状的人体跟踪 学生姓名 学号 专业（方向） 智能科学与技术 班级 指导教师姓名 职称 课题背景 机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。Pavan Turaga.Machine Recognition of Human Activities A Survey[J].Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, 2005:166-173 业内信息，ISO联手IEC发布信息技术多模态生物特征识别技术方案[J]信息技术与标准化，2007.10：15-17 9.李 娟、邵春福、杨励雅、李琦，基于Kalman滤波的行人跟踪方法研究[J]交通运输系统工程与信息,2009 武爱民，Ha u s d o r f f距离的行人跟踪计数方法[J]信息技术,2007 .顾柏园、王荣本、余天洪等，基于视觉的前方车辆探测技术研究方法综述[ J ]公路交通科技，2 0 0 5.2 2( 1 0 ) ：1 1 4—1 1 9 毕业设计（论文）方案 目标跟踪检测技术采用人机对话的操作方式，界面设计美观友好，操作方便，用于实现以人体为目标的跟踪检测。 论文的主要工作包括： 1．运动物体检测与识别方面，改进现有背景模型初始化方法。当图像序列中存在运动物体时，改方法能够快速准确的提取出背景模型。综合运用数学形态学方法、连通区域检测法和人体特有的特征值法，得到良好的前景运动人体图像。 运动人体跟踪方面，还是采用基于特征和区域相结合的匹配跟踪法。该方法以提取人体的特征开始，人体特征的选用标准是具有抗噪声、鲜明的对比性以及合适的大小等特点，定义明确的约束条件以减小无用的匹配区域提高匹配效率，利用两个目标特质的相似程度进行匹配，从而完成跟踪。 运用Visual C++软件在Windows平台上建立运动人体检测、识别与跟踪整套软、硬件实验系统。基于微软MFC开发类库，进行多层次模块式软件研发，将多个功能模块集成于一个友好的用户界面下。最后将课题涉及的图像处理、模式识别等领域的数学处理方法编程实现，得出试验结果。 程序代码主要实现方案： 实现功能： 对视频流的处理：检测出当前视频流截取帧的分辨率；截取帧的总数量；当前帧的号码； 对当前帧的处理：通过对当前帧减去背景参考帧(对一个较固定的场景选取相当多帧数的图像进行平均，从而得到可以被认为等同于背景模型的背景参考帧)；对得到的差图像选择合适的阈值进行二值化，得到完整的运动目标。 基于特征的检测方法 基于低层特征的方法 衣着特征：首先利用函数找出当前帧中人体轮廓可能个数，再利用人的头部和衣服连接处灰度值可能不同进行判断当前图片中目标个数。 基于模型的方法 固定模板：对于目标进行训练得到头肩部模板，进行匹配。 弹性模板：将人体肩部模板设置为直线与弧形的连接，对目标轮廓进行多次微分，设置阈值，再判断。 3.对目标进行跟踪 基于区域的人体跟踪，利用小区域特征进行单人的跟踪，将人体看作由多个小区域块所组成，通过跟踪各个小区域块来完成整个人的跟踪。例如将人体看作由头、躯干、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成 毕业设计（论文）预期成果及创新 1.毕业设计预期目标 学习了解图像处理和分析的基本原理 对基于模式匹配的人肩轮廓检测研究有一定的了解 对所分析的匹配