基于計算機視覺的目標檢測和陰影檢測算法的研究

蘇 暢

（黑龍江工業學院，黑龍江雞西，158100）

1　現狀問題解析

1.1　背景建模

在計算機視覺領域中，要監測所感興趣的物體，就必然要將我們感興趣的地方在可視范疇中標出來，也就是目標監測。在檢測目標的進程當中，通常要應用背景差分這一項技術，但是當在樹葉抖動、陰天、攝像機運動和光照變化等這些復雜的外部運動條件下，怎樣才能夠迅速建立起穩固并且動態的背景，還是有很大的難度。

1.2　前景分割

利用背景差分技術來獲得前景目標區域通常包括運動的陰影，由于這些運動的目標形成的陰影和前景目標分享是一樣的運動模式，所以，差分技術不能準確的將前景和陰影分開。同時，不正確的分類陰影還會造成之后的目標追蹤和數量預計。并且，根據姿勢為基本的行為識別的準確率會減少。

1.3　魯棒性問題

在一些現實的工作情況中，如果要把在實驗室中探究所得出的理論科技運用到復雜的現實應用領域中，必須要進行非常多的工作。這就需要系統具備非常強大的適應性。一般需要系統不停的自動工作，這個應用需要視頻監控系統對光線變動、天氣和噪聲等影響要素不敏銳。但是，隱形區域的監測結果極易被查分結果或者光照影響。這些問題都是在現實應用中需要被解決的。

1.4　特征提取

目前情況下，陰影監測技術通常利用的特征有物理特征、亮度特征和色度特征，但是因為不同的特征適合的環境不一樣，因此，找出一個適合固定的應用的最好特征還是有非常大的困難。

1.5　性能評估

最主要的指標對于陰影監測的準確性,魯棒性和系統能否不被噪音所影響，是否具備目標的場景獨立性、平衡的計算負載和目標的獨立性，是否能監測到半影以及間接陰影有直接聯系。視頻監控技術因為那些復雜的問題變得更加靈活和復雜，所以，也在不停地尋找更為有效的陰影監測評測指標。

2　陰影檢測

2.1　特征提取

運動投射陰影檢測一般是以陰影描述為基礎。研究的人一般是用某些特征建模陰影。通常具備的屬性特征主要有：紋理模式、圖割、色度不變量、光學物理模式、投射區大小形態及方向。依據檢測的算法進行了分類，而且將陰影算法的特征劃分為三類：時間特征、空間特征和頻譜特征。但是在現實的工作中，對于監測算法來說，檢測結果通常被所選的特性所影響。

2.2　陰影檢測的方法

依據不一樣的建模方法，能夠將陰影監測方法劃分為兩類：以陰影本身的特征屬性為基礎的方法和以場景模型為屬性的方法，最主要是運用陰影所覆蓋的地區和相應的場景背景的紋理、色度和亮度的差別來判斷陰影，并不是依靠特別的場景及光照。因此，這種以陰影自身的特征屬性的算法具備普適性而且魯棒性很強，但是以場景模擬為基礎的算法與以陰影監測為基礎的算法則恰恰相反。一般情況下，是運用場景中光照源以及運動的物體等信息，先設立一個目標模型，再用匹配算法算出物體模型的形狀和邊緣。因為這種方法有很多限制條件，所以并不具備普適性。

2.3　陰影檢測算法的分類

運動投射陰影這一檢測方法一般是以陰影描述為基礎。運動投射陰影這一檢測方法可以被劃分成空間-陰影-線索或幾何-陰影-信息或訓練-陰影階段或之間隨便組合。相反，不同的陰影檢測方法可以在不一樣的級別上進行，比如說，只考慮某一個像素，運用一組像素或者整個圖像的信息。研究的人通常情況下在監測陰影時運用了各種類別的信息描述運動陰影，并且，通常將陰影多樣性的特征相互結合，造成了唯一一種分類運動投射投影的方式難以完成。

3　目標檢測

3.1　運動目標檢測算法

如今已經有的幾種經典運動目標檢測辦法一般包括以下這三種：幀間拆分法、光流法和背景減除法。盡管在許多文獻中都提到了多重目標監測的算法，但是在復雜的外部環境當中，確立運動目標這一問題到目前為止還沒有被研究者們所解決。

3.2　背景建模技術

當攝像機停止的時候采取背景差分算法，背景差分算法是背景建模這一過程的核心，背景模型要有一定程度的敏感從而才能識別到運動的目標。并且背景建模是以產生參考模型為目的。運用參考模型和目前的所有幀相減來獲得變化的區域。這種辦法具有的優勢是可以得到比較完整的運動的目標區域。但是這一算法的抗干擾能力比較差，因此外在環境的變化對這一算法的影響非常大。

4　結束語

在智能視頻的監控領域中，目標檢測過程中檢測的目標的一部分還包括對不感興趣的目標在運動的時候所產生的投射的陰影進行檢測，從而引起誤檢造成后續處理麻煩。投射目標和陰影具備一樣的運動模式，是這個問題的難點。因此在監測的過程中，需要有一種高效并且可靠的對于運動的目標陰影的檢測方法，因此，解決存在陰影造成的之后目標追蹤和物體識別等一些不利的計算機視覺問題。視頻監控技術早就進入人類生活的方方面面，同時也提升了人類生活的水平。雖然外在環境和人體運動所具有的多樣性導致了現在期望的人體行為識別和現實有所差距。但人體行為識別技術的市場前景還是很廣闊。這主要表現為在智能監控、基于內容的視頻分析和檢索、人機交互和智能視頻監控等領域。