运动线索的多种方法及应用

运动目标（如行人与车辆）是另一种视觉信息的来源,如图9.5。在一个有主背景平面的场景中,人实质上是等高的垂直线段,在不同位置对同一个人进行测度,也就相当于给出了世界坐标系中平行且等长的线段和一些垂线,这些垂线定义了正交于背景平面的垂直灭点。另外,多对垂直线段上端点与下端点的连接线都是平行的,它们的像相交于背景平面的消失线的像上。既不共线也不相同的位置提供了一些清晰的灭点,这些点构成了消失线。

几种方法已经在这方面^{[342,303,269]}有了发展。Lv,Zhao和Nevatia^[342]使用一种跟踪的方法记录了多次观察一个人在场景中移动的信息。通过对同一个点多次观察可

图9.5 运动线索。经过一段时间的运动目标跟踪,可以提供关于环境结构的大量信息。图片通过http：//www.flicker.com下载(www.xing528.com)

以估计出地平线与灭点。但对于异常轨线不具有鲁棒性。Krahnstoever与Mendon-ca^[303]提出了概率的方法,完整的单应性被分解,从而提取灭点与水平线。这种单应性的计算依赖于背景平面中不同方向上行人的所有方位^[3]。这种单应性的计算方法比直接估计水平线与灭点的方法更加准确,但因这种方法本身就是非线性的,Junejo与Foorosh^[269]提出一种基于单应性的线性且鲁棒的方法。

车辆是另一类可被跟踪的实物。例如,Bose与Grimson^[69]利用假设恒速的方法算出了道路的圆点。Pflugfelder与Bischof^[422]使用卡车的立方体形式计算出三个正交灭点。

尽管鲁棒性检测已有了很大的进步,三种方法仍然缺乏准确性,尤其是在一些关键的情况下,例如,像平面正交于地平面。更进一步地,内部函数与实际地面的相对误差超过了5%。