基于视频人数识别方法综述摘要：基于计算机视觉的人群行为分析是一个非常活跃的研究领域，视频人数统计是人群行为分析的一个重要内容。本文对视频人数识别近年来的发展作了比较详细的论述，从基于特征点跟踪、基于区域的跟踪和基于模板匹配的跟踪三个方面分析近些年人数识别进展情况。文章通过对各种不同识别算法思想的研究，对当前该研究方向上亟待解决的问题做了比较详细的分析，并对未来人数识别的指出了一些改进方法。关键词：计算机视觉；跟踪算法；综述；人数统计：TP391文献标识码：ADOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2013.03.0030引言计算机视觉作为一门多学科的交叉领域，涉及图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经网络、计算机、数学、心理学、生理学和物理学等。本文是对视频人数统计技术的综述，属于智能视频监控范畴。由于智能视屏监控的挑战性以及其巨大的应用价值，越来越多的学校、研究所以及公司的研究人员投入到该领域中来。麻省理工学院、卡内基梅隆大学以及其他国外著名大学成立了专门的计算机视觉及多媒体方向的实验室；Nice和Objectvideo等公司已经针对飞机场、国界线等应用场合开发了一些相应的智能监控系统。国际上的高级视频和录像(AdvancedVideoandSignal-BasedSurveillance)论坛每年都会举办PETS(PerformanceEvaluationofTrackingSystems)会议专门针对于人群行为分析，包括群体人数统计，人流密度估计；对单个人员以及群体中个体进行跟踪；特殊群体和特殊事件检测人数统计算法融合了运动物体检测、行人检测与分割、等。本文主要针对视频人数识别这个研究方向，从基于特征点、颜色与形状信息、模板匹配三种不同类型识别跟踪方式分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展，通过对各种不同识别方法比较，对当前亟需解决的问题做了详细的分析。1人数识别研究现状形状分析、特征提取和目标跟踪等多个领域的技术。从采用的手段来讲可以分为直接法和间接法：直接法(或称基于检测的)，即首先在场景中检测出每个行人，再计数。第二种称为间接法(也称为基于映射或基于度量的)，一般是建立场景特征与行人数量的函数关系来测算人数。在行人高度密集的场景中，间接法比直接法更加可靠，主要因为直接法无法有效分割每个行人，特别是在行人高度密集的场景中，从20世纪90年代起到目前为止这近20年里，出现了众多的视觉跟踪算法，1988年,Aggarwal和Nanadhakumar对运动图像分析算法进行了总结，将算法分为两类，一类是基于光流法的分析，另一类是基于特征点的分析，此后在视觉跟踪领域中，又出现了许多新的方法，目前，视频中人数的跟踪方法大致分为三类，分别是基于区域的跟踪、基于特征点的跟踪、基于模板和模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数视觉跟踪算法，因此下面用这种分类方法对视觉跟踪算法进行介绍。1.1基于特征的人数识别基于特征的人数跟踪算法选取目标的某个或某些局部特征作为相关时的对象，这种算法的优点在于即使目标的某一部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成跟踪任务，另外，这种方法与卡尔曼滤波器联合使用，也具有很好的跟踪效果。这种算法的难点是：对某个运动目标,如何确定它的唯一特征集？这也是一个模式识别问题，若采用特征过多，系统效率将降低，且容易产生错误，文献对这一问题进行了讨论，在特征提取时，一般采用Canny算子获得目标的边缘特征,而采用SUSAN算子获得目标的角点信息。有关基于特征的跟踪算法还可参见文献。在2009年，Albiol使用角点个数作为场景特征来估测人数，首先通过Harris角检测器检测出图像角点，然后进行角点匹配以区分人身上的角点和背景角点，Albiol认为每帧总人数与人身上角点的个数成正比例关系，以此估测人数，算法虽然简单，但在PETS2010“人数统计与密度估计”竞赛中取得优胜。2010年，Conte等基于Albiol的方法提出改进。采用的SURF（SpeedupRo.bustFeature）特征点以代替角点，同时，Conte等不仅考虑到特征点个数对人数估测的影响，还考虑到透视投影（拍摄距离d）密度人群遮掩（特征点密度p）对于估测的影响，同时对所有SURF点进行分组回归以提高精度，在这个基础上张茂军...