视觉计算平台及其关键技术研究

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1、视觉计算平台及其关键技术研究作者：彭益存指导教师：孙正兴教授南京大学研究生毕业论文(申请工程硕士学位)南京大学软件学院2011年5月ResearchontheKeyTechniqueofVisionComputinq_1●一引水忆r＼m嗍＼删㈣㈣Vnl77uMZPeng，YicunSubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringSupervisedbyProfessorSun，Zhengxing，一SoftwareInstituteNANJING

2、UNIVERSITYNanjing，ChinaMay，2011摘要普适计算作为新一代的计算模式，其目标是将计算嵌入环境，使环境具有计算能力，能主动感知人的需求，并为人提供资源和服务。要实现这种“计算以人为中心，计算无处不在”的计算模式，关键依赖于环境中的各种传感器构成的感知网络。这其中，视觉传感器网络以其感知内容丰富和主动非受限等特点，在普适计算中起到重要作用。基于视觉传感器网络的人的视觉行为的感知和理解已成为当前普适计算领域的研究热点之一。分布式视觉计算研究的是基于视觉传感器网络的人的视觉行为的感知和理解技术，其主要研究内容包括网络架构、视觉计算和网络

3、协同等。其中，视觉计算技术是实现分布式视觉计算的基础，其主要任务是实现对视觉目标的检测和跟踪，以及对视觉行为的感知和理解。本文重点研究了视觉计算中的视觉跟踪技术，并对网络协同中涉及到的关键技术——摄像机标定技术进行了研究。同时，为了有效支持不同应用系统开发需求，本文设计和开发了一个面向视觉计算应用开发的视觉计算平台。概括起来，本文的工作主要体现在以下三个方面：1)研究了SIFT特征匹配算法。在摄像机标定技术中，不同图像间对应特征点的提取是实现摄像机标定的关键。本文利用SIFT特征匹配算法检测图像对应的特征点。2)研究和实现了基于粒子滤波的人体运动跟踪技术

4、。粒子滤波方法利用了贝叶斯理论框架并使用蒙特卡洛方法进行采样。本文的实验结果显示，它适应性好、跟踪能力强。3)设计和实现了视觉计算平台。内容主要包括视觉计算平台的基本功能、架构设计和子系统设计等。本文还实现了一个视觉计算平台的原型系统，并且详细地阐述了其中比较重要的子系统的实现细节。关键词：视觉计算，摄像机标定，视觉跟踪，SIFT，粒子滤波AbstractAsanewgenerationofcomputingmodel，thegoalofubiquitouscomputingistoembedcomputingintotheenvironment，mak

5、ingtheenvironmentwithcomputingpower，theabilitytoachieveactiveperceptionoftheneedsofpeopleandtheabilitytoprovidepeoplewithresourcesandservices．Toachievethiscomputingmodelwhichishuman-centeredandubiquitous，thekeydependsonsensornetworkswhicharecomposedofvarioussensorsdeployedintheen

6、vironment。Visualsensornetworkplaysanimportantroleinubiquitouscomputing，whichhasthecharacteristicsofrichawarecontent，activenessandnon-restricted．Theresearchontheperceptionandunderstandingofthehumanvisualbehavior，whichisbasedonvisualsensornetworks，becomesoneofthehotareasinubiquitou

7、scomputingDistributedvisioncomputingisbasedonvisualsensornetworks，includingnetworkinfrastructure，visioncomputingandnetworkcoordination．Visioncomputingisthebasisoftheimplementofdistributedvisioncomputing．Itsmaintaskistoimplementthedetectionandtrackingofvisualtarget，aswellastheperc

8、eptionandunderstandingofthevisualbehavio