基于计算机视觉的目标检测和阴影检测算法的研究

苏 畅

（黑龙江工业学院，黑龙江鸡西，158100）

1　现状问题解析

1.1　背景建模

在计算机视觉领域中，要监测所感兴趣的物体，就必然要将我们感兴趣的地方在可视范畴中标出来，也就是目标监测。在检测目标的进程当中，通常要应用背景差分这一项技术，但是当在树叶抖动、阴天、摄像机运动和光照变化等这些复杂的外部运动条件下，怎样才能够迅速建立起稳固并且动态的背景，还是有很大的难度。

1.2　前景分割

利用背景差分技术来获得前景目标区域通常包括运动的阴影，由于这些运动的目标形成的阴影和前景目标分享是一样的运动模式，所以，差分技术不能准确的将前景和阴影分开。同时，不正确的分类阴影还会造成之后的目标追踪和数量预计。并且，根据姿势为基本的行为识别的准确率会减少。

1.3　鲁棒性问题

在一些现实的工作情况中，如果要把在实验室中探究所得出的理论科技运用到复杂的现实应用领域中，必须要进行非常多的工作。这就需要系统具备非常强大的适应性。一般需要系统不停的自动工作，这个应用需要视频监控系统对光线变动、天气和噪声等影响要素不敏锐。但是，隐形区域的监测结果极易被查分结果或者光照影响。这些问题都是在现实应用中需要被解决的。

1.4　特征提取

目前情况下，阴影监测技术通常利用的特征有物理特征、亮度特征和色度特征，但是因为不同的特征适合的环境不一样，因此，找出一个适合固定的应用的最好特征还是有非常大的困难。

1.5　性能评估

最主要的指标对于阴影监测的准确性,鲁棒性和系统能否不被噪音所影响，是否具备目标的场景独立性、平衡的计算负载和目标的独立性，是否能监测到半影以及间接阴影有直接联系。视频监控技术因为那些复杂的问题变得更加灵活和复杂，所以，也在不停地寻找更为有效的阴影监测评测指标。

2　阴影检测

2.1　特征提取

运动投射阴影检测一般是以阴影描述为基础。研究的人一般是用某些特征建模阴影。通常具备的属性特征主要有：纹理模式、图割、色度不变量、光学物理模式、投射区大小形态及方向。依据检测的算法进行了分类，而且将阴影算法的特征划分为三类：时间特征、空间特征和频谱特征。但是在现实的工作中，对于监测算法来说，检测结果通常被所选的特性所影响。

2.2　阴影检测的方法

依据不一样的建模方法，能够将阴影监测方法划分为两类：以阴影本身的特征属性为基础的方法和以场景模型为属性的方法，最主要是运用阴影所覆盖的地区和相应的场景背景的纹理、色度和亮度的差别来判断阴影，并不是依靠特别的场景及光照。因此，这种以阴影自身的特征属性的算法具备普适性而且鲁棒性很强，但是以场景模拟为基础的算法与以阴影监测为基础的算法则恰恰相反。一般情况下，是运用场景中光照源以及运动的物体等信息，先设立一个目标模型，再用匹配算法算出物体模型的形状和边缘。因为这种方法有很多限制条件，所以并不具备普适性。

2.3　阴影检测算法的分类

运动投射阴影这一检测方法一般是以阴影描述为基础。运动投射阴影这一检测方法可以被划分成空间-阴影-线索或几何-阴影-信息或训练-阴影阶段或之间随便组合。相反，不同的阴影检测方法可以在不一样的级别上进行，比如说，只考虑某一个像素，运用一组像素或者整个图像的信息。研究的人通常情况下在监测阴影时运用了各种类别的信息描述运动阴影，并且，通常将阴影多样性的特征相互结合，造成了唯一一种分类运动投射投影的方式难以完成。

3　目标检测

3.1　运动目标检测算法

如今已经有的几种经典运动目标检测办法一般包括以下这三种：帧间拆分法、光流法和背景减除法。尽管在许多文献中都提到了多重目标监测的算法，但是在复杂的外部环境当中，确立运动目标这一问题到目前为止还没有被研究者们所解决。

3.2　背景建模技术

当摄像机停止的时候采取背景差分算法，背景差分算法是背景建模这一过程的核心，背景模型要有一定程度的敏感从而才能识别到运动的目标。并且背景建模是以产生参考模型为目的。运用参考模型和目前的所有帧相减来获得变化的区域。这种办法具有的优势是可以得到比较完整的运动的目标区域。但是这一算法的抗干扰能力比较差，因此外在环境的变化对这一算法的影响非常大。

4　结束语

在智能视频的监控领域中，目标检测过程中检测的目标的一部分还包括对不感兴趣的目标在运动的时候所产生的投射的阴影进行检测，从而引起误检造成后续处理麻烦。投射目标和阴影具备一样的运动模式，是这个问题的难点。因此在监测的过程中，需要有一种高效并且可靠的对于运动的目标阴影的检测方法，因此，解决存在阴影造成的之后目标追踪和物体识别等一些不利的计算机视觉问题。视频监控技术早就进入人类生活的方方面面，同时也提升了人类生活的水平。虽然外在环境和人体运动所具有的多样性导致了现在期望的人体行为识别和现实有所差距。但人体行为识别技术的市场前景还是很广阔。这主要表现为在智能监控、基于内容的视频分析和检索、人机交互和智能视频监控等领域。