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目前,大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题,尤其是在拥挤状态下,多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时,人体只有部分是可见的,而且这个过程一般是随机的,简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠,为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题,必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外,一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪,即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然,可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过,对于解决遮挡问题最有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。
二维方法在早期智能监控系统中证明是很成功的,尤其对于那些不需要精确的姿势恢复或低图像分辨率的应用场合(如交通监控中的行人跟踪)。二维跟踪有着简单快速的优点,主要的缺点是受摄像机角度的限制。而三维方法在不受限的复杂的人的运动判断(如人的徘徊、握手与跳舞等)、更加准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时,三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限,三维姿势恢复的实例亦很少,且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例,人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而,目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3 d模型依据先验条件而提前被指定,实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之,3 d建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。
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