人体运动的检测与跟踪目前是计算机视觉领域中最活跃的研究方向之一,在智能安全监控、高级人机界面、基于运动的诊断与辨别方面都有广泛的应用,这也是此课题备受关注的原因.许多国家的科研机构和国际知名公司都为此课题投入了大量的人力和物力,许多重要国际刊物和会议也都包含这方面的内容.作为人体运动分析系统的重要组成部分,对于人体运动检测与跟踪的研究在未来应有广阔的应用前景并能为社会带来巨大的经济效益.该文提出的CT(Computer Tracking)系统是一种适用于室内室外环境的视频检测与跟踪系统,整个系统由运动物体检测、运动物体分析、人体运动跟踪三部分组成.该系统完全用软件实现,运行于普通个人计算机上,使用单个静止CCD数字摄像机得到的灰度图像序列作为输入,也可以使用红外线图像序列,能够对单人或多人的运动行为进行监控.在运动人体的检测方面CT使用统计方法,首先建立背景模型并周期性更新,通过把图像某像素点与模型相比较得到运动的前景部分,该方案能够有效地对抗环境中光照等条件变化的影响.对于前景部分采用中值滤波去除噪声,并使用数学形态学的开运算去除小面积的非人体运动部分.对于人体运动区域,该系统将轮廓投影分析与形状分析相结合,可以有效地去除影子的影响,能够分析前景活动区域包含几个运动者,将该区域合理地分给每个运动者,并对每个运动者分别进行跟踪.在跟踪中采用了区域跟踪与特征跟踪相结合的方法,把每个运动者对应运动区域的中心点作为运动的特征点进行跟踪.在水平与垂直两个方向上根据特征点的位置分别建立卡尔曼滤波器,通过预测下一帧中该特征点的位置建立连续帧之间特征点的联系.卡尔曼滤波的迭代计算采用衰减记忆滤波法与平方根滤波法,有效地抑制了发散现象.通过对室内室外采集的图像序列进行的实验,证明CT系统能够准确地检测出运动者的数量与具体位置,并通过卡尔曼滤波得到下一帧中的预测位置和速度.同时该系统具有实现简单,运算快速与稳定的特点,为人体运动的检测与跟踪提供了一种切实有效的,具有实用价值的方案.