安防系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別與壓縮技術(shù)研究.pdf

1、密級(jí)桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目安防系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別與壓縮技術(shù)研究（英文）（英文）ResearchonTheDynamicTargetRecognitionCompressioninSecuritySystem研究生學(xué)號(hào):112081113研究生姓名:劉斌指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù):顏學(xué)龍教授申請(qǐng)學(xué)位門類:工學(xué)碩士學(xué)科、專學(xué)科、專業(yè)名稱:測試計(jì)量技術(shù)及儀器提交論文日期:2014年4月論文答辯日期:2014年6月摘要I摘要

2、隨著電子技術(shù)的不斷進(jìn)步，人物識(shí)別被應(yīng)用于公安系統(tǒng)、軍隊(duì)安全系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)、物業(yè)管理系統(tǒng)、車載輔助系統(tǒng)、高級(jí)人機(jī)交互等眾多領(lǐng)域。一般來說，由于人物特征的變化繁多，比如四肢動(dòng)作的變化以及各式各樣的衣服裝飾，還有外界環(huán)境以及光線等因素的影響，這就使得人物識(shí)別變得困難。另一方面，作為與人們接觸密切的信息載體，視頻壓縮技術(shù)在許多領(lǐng)域中都有非常廣泛的應(yīng)用，它將是未來研究的熱點(diǎn)。本文主要研究了在同一樣本集下，不同壓縮率對(duì)目標(biāo)識(shí)別率的影響，具體內(nèi)容如下

3、：本文采用梯度方向直方圖與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)主要由樣本提取與訓(xùn)練模塊、樣本轉(zhuǎn)換模塊以及行人檢測模塊幾部分組成。具體實(shí)現(xiàn)過程可分為以下幾步：首先，采用梯度方向直方圖(HOG)算法進(jìn)行特征提?。黄浯?，利用支持向量機(jī)(SVM)算法對(duì)采集樣本進(jìn)行訓(xùn)練，然后，根據(jù)訓(xùn)練后的SVM算法對(duì)不同碼率的人物圖像進(jìn)行模式識(shí)別。視頻壓縮方面，將使用H.264編解碼標(biāo)準(zhǔn)對(duì)視頻進(jìn)行壓縮，對(duì)比在不同壓縮率的條件下得到行人的識(shí)別率來