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　　《计算机学报》 25 卷，第 3 期，2002 人运动的视觉分析综述人运动的视觉分析综述* 王 亮 胡卫明 谭铁牛 （中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京 100080） 摘摘 要要 目前，人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一，其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述，它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景。人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：1)运动检测；2)运动目标分类；3)人的跟踪；4)行为理解与描述。本文将重点从此四个方面回顾人运动分析的目前发展水平和常...

　　《计算机学报》 25 卷，第 3 期，2002 人运动的视觉分析综述人运动的视觉分析综述* 王 亮 胡卫明 谭铁牛 （中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京 100080） 摘摘 要要 目前，人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一，其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述，它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景。人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：1)运动检测；2)运动目标分类；3)人的跟踪；4)行为理解与描述。本文将重点从此四个方面回顾人运动分析的目前发展水平和常用的处理方法，并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的分析。 关键词关键词 人的运动，视觉分析，运动检测，跟踪，行为理解 中图法分类号中图法分类号：TP391 1 引言引言 人运动的视觉分析[1]是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述，属于图像分析和理解的范畴。从技术角度xc官方网站而言，人的运动分析的研究内容相当丰富，主要涉及到模式识别、图像处理、计算机xc官方网站视觉、人工智能等学科知识；同时，动态场景中运动的快速分割、人体的非刚性运动、人体自遮挡和目标之间互遮挡的处理等也为人的运动分析研究带来了一定的挑战。 由于人的运动分析在高级人机交互、安全监控、视频会议、医疗诊断及基于内容的图像存储与检索等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值，从而激发了世界上广大科研工作者及相关商家的浓厚兴趣， 尤其在美国、 英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。例如，1997 年美国国防高级研究项目署（Defense Advanced Research Projects Agency）设立了以卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）为首、麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）等高校参与的视觉监控重大项目 VSAM（Visual Surveillance and Monitoring）[2]，主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术；实时视觉监控系统 W4[3]不仅能够定位人和分割出人的身体部分， 而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪， 并可以检测人是否携带物体等简单行为； 英国的雷丁大学 （University of Reading）[4]已开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究； IBM 与 Microsoft 等公司也正逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域中[5-6]。当前，国际上一些权威期刊如IJCV（International Journal of Computer Vision） 、CVIU（Computer Vision and Image Understanding） 、 PAMI （IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence） 、 IVC （Image and Vision Computing）和重要的学术会议如 ICCV（International Conference on Computer Vision） 、CVPR（IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition） 、ECCV（European Conference on Computer Vision） 、IWVS（IEEE International Workshop on Visual Surveillance）等将人的运动分析研究作为主题内容之一，为该领域的研究人员提供了更多的交流机会。 基于视觉的人的运动分析在最近几年里取得了一定的进展， 如 Aggarwal 与 Cai 的文章[7]从人体部分的运动分析、 单一视角或多摄像机下人的运动跟踪及图像序列中人的行为识别三个方面对研究现状作了回顾。该文覆盖了 1998 年以前的研究工作，但缺乏研究难点分析及未来发展方向的介绍；Gavrila[1]从局限于人或者手的运动的研究工作出发，重点回顾了目前所采用的不同分析方法 （拥有明确形状模型的二维方法、 没有明确形状模型的二维方法及三 *国家自然科学基金（69825105、60105002）及中科院自动化研究所创新基金（编号 1M01J02）资助。 1