algorithm - 基于运动的人体检测

Question

我是图像处理和计算机视觉领域的新手。最近我正在尝试使用运动检测来检测视频中的人物。

我正在使用这个 dataset这是它的Technical Report .

好吧，我正在尝试使用背景减法来检测人类。我假设第一帧作为背景并从背景中减去其他帧，然后我对减去的图像设置阈值以将其二值化。只有当背景和前景具有完全不同的颜色强度值时，它才能正常工作。

但是有些地方前景(移动的人)和背景(那个地方的椅子)颜色相同，所以减法值变得非常小，并且没有正确检测到人，结果将其分为上半部分和下半部分。如下所示

也如Technical Report中所述第 5 页，视频高度压缩和其他段错误。这使得很难检测到前景人物。

我正在尝试在线查找解决方案，但可用的研究论文过于简洁，以至于我无法理解其中的含义。

非常感谢任何帮助。

编辑 1

正如 npinti 在评论中建议我尝试凸包，所以我尝试在下面的 blob 图像上做

它首先将图像分成小的连接的 Blob ，然后将它们连接起来，如下图所示

这是腿部

这是左手

和其他 3 张小图片。但我的问题是将这些全身部位连接起来，使其成为一个完整的团 block 。

引用

1. E。 Auvinet、C. Rougier、J.Meunier、A. St-Arnaud、J. Rousseau、 “多个摄像头坠落数据集”，技术报告 1350，DIRO - 蒙特利尔大学，2010 年 7 月。

Answer 1

一旦你有了 body 部位的 Blob ，就得到它们的边界框并合并彼此接触或足够接近的框。

要合并盒子，只需创建一个完全包含其他盒子的盒子:minX=min(minX of all other boxes), maxX=max(maxX of all other boxes) ...