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文檔簡介
1、人體目標(biāo)檢測與識別是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)和核心,在家庭安防市場有著廣泛的應(yīng)用前景。對于靜止背景下的人體目標(biāo)檢測與識別,國內(nèi)外學(xué)者對此已經(jīng)研究多年,取得了豐碩的研究成果,但對于攝像機(jī)運(yùn)動引起的背景運(yùn)動情況下的人體目標(biāo)檢測與識別研究仍然面臨著諸多挑戰(zhàn),如人體目標(biāo)提取不完整和人體目標(biāo)識別率低等。本文對動態(tài)場景下的人體運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別展開了研究,主要研究內(nèi)容如下:
研究了動態(tài)場景下人體運(yùn)動目標(biāo)檢測方面的相關(guān)算法,提出了一種基于運(yùn)動
2、補(bǔ)償?shù)膸g差分法來提取人體運(yùn)動目標(biāo)。算法中采用SRUF算法進(jìn)行特征提取和匹配,結(jié)合隨機(jī)抽樣一致性算法估計(jì)出了全局運(yùn)動參數(shù),通過圖像運(yùn)動補(bǔ)償和幀間差分提取出人體運(yùn)動目標(biāo);針對人體運(yùn)動目標(biāo)提取過程中可能受到陰影的影響,提出了一種基于改進(jìn)PCNN的陰影消除方法用于去除陰影;針對可能出現(xiàn)的噪聲和提取的運(yùn)動目標(biāo)空洞情況,采用了中值濾波和形態(tài)學(xué)濾波來處理運(yùn)動目標(biāo)提取結(jié)果。
研究了動態(tài)場景中人體運(yùn)動目標(biāo)的特點(diǎn),給出了本文選作人體運(yùn)動目標(biāo)識別
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