視頻中的行人檢測算法研究.pdf

1、近年來,行人檢測在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有很高的應(yīng)用前景。研究人員通過先進(jìn)的人機(jī)交互接口檢測人的各種信息(外貌、動作和活動等),再通過計(jì)算機(jī)對這些信息進(jìn)一步處理,創(chuàng)建出逼真的人體模型進(jìn)而被廣泛的應(yīng)用到各個領(lǐng)域。例如:智能汽車、視頻監(jiān)控、圖像檢索和高級人機(jī)交互等。顯然利用圖像進(jìn)行模式識別已經(jīng)不能夠滿足高層次的應(yīng)用要求,本文正是基于視頻的形式,來實(shí)現(xiàn)對行人檢測的目的。
　　本文將視頻中的行人檢測分成檢測運(yùn)動物體和檢測人體兩個環(huán)節(jié)。在檢測運(yùn)動物

2、體時采用背景減除法得到運(yùn)動物體,針對視頻背景實(shí)時變化的問題,采用高斯混合模型并實(shí)時更新,實(shí)現(xiàn)了快速檢測運(yùn)動物體的目的;針對行人運(yùn)動時,人體結(jié)構(gòu)相對固定卻又發(fā)生扭曲等形變的特點(diǎn),選取Haar-like特征并用AdaBoost方法進(jìn)行訓(xùn)練得到人體檢測器。
　　本文還在檢測到運(yùn)動物體后,對運(yùn)動物體進(jìn)行了二值化處理、形態(tài)學(xué)處理和8-鄰域連通區(qū)域標(biāo)記,縮小了行人檢測的范圍,既提高了檢測的精度又保證了檢測的速度。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文