Earticle

Based on the analysis of human motion with the development of computer vision technology gradually become the research focus, while intelligent monitoring and other related real needs also contributed to its rapid development, attracting more and more researchers to join them. It includes both limbs motion tracking, as well as tracking the movement of the whole body, but does not include the subtle body movement, such as facial expressions and gestures of the track. The monocular video motion tracking method in this article are used in a variety of models, including the human body geometry, said camera imaging model and motion model used. Geometric model of the human body by the appearance of the model human skeleton model and composition of each joint skeleton model the relative proportions of the length of a value obtained from anthropometric measurements, and the establishment of a local coordinate system at each joint. Camera imaging using fluoroscopy model and a mathematical model based on this request to the relative three-dimensional coordinates of each joint between the sports model based on kinematics knowledge polynomial representation.

보안첨단화의 필요성 증대로 인하여 복합적이고 고기능의 보안 감시 시스템의 수요가 급속도로 확대되면서 보안은 안전하고 행복한 생활을 만드는데 없어서는 안될 중요한 역할을 하게 되었다. 최근, 디지털 영상기술의 급속한 발달과 보급은 이러한 보안 감시 시스템을 가능하도록 하였다. 본 논문은 다수의 카메라로부터 사람들의 움직임을 연속적으로 식별하고 추적할 수 있는 향상된 지능화 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 카메라들 간의 위상이 자동으로 구성되고 객체의 움직임을 기반으로 학습하여 카메라들간의 거리, 객체와 카메라와의 거리, 카메라의 각도를 자동적으로 연산할 수 있도록 하였다. 이러한 자가 구성 단계 이후에 사람의 움직임을 추적하게 된다. 추적에서 사람들을 식별하는 단계가 선행되어야 하며, 이를 위해 머리, 몸, 손, 다리로 분리하여 각각의 정보들을 식별자로 사용하였다. 이러한 외형 식별자와 객체의 출몰간의 시간차를 이용해 다수의 카메라들로부터 객체를 연속적으로 추적하였다.