2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、行人檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,它在智能交通、智能機(jī)器人、人體行為分析等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,隨著科技的進(jìn)步,近年來,在航拍圖像和受害者營救等新興領(lǐng)域中開始應(yīng)用。行人目標(biāo)易受拍攝場景、姿態(tài)、遮擋、尺度等因素的影響,因此行人檢測也是當(dāng)前的研究難點(diǎn)。目前主流的研究方法,是從機(jī)器視覺出發(fā),從大量的樣本中提取特征,然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,把行人檢測問題轉(zhuǎn)化為一個模式識別問題。本文的主要研究工作和創(chuàng)新性概括如下:
  改進(jìn)型 HLBP紋

2、理特征。在行人檢測中。Haar型 LBP(Haar Local Binary Pattern,HLBP)特征由于采用局部統(tǒng)計方式,有效地減少了噪聲干擾,相比LBP特征對圖像紋理描述有明顯優(yōu)勢。但是,HLBP特征在計算特征值時,中心點(diǎn)沒有參與計算,導(dǎo)致其信息沒有被利用,本文針對這一不足,提出了改進(jìn)型HLBP(Improved Haar Local Binary Pattern,IHLBP)特征,該方法令中心點(diǎn)參與到計算工作中,并賦予其最大

3、權(quán)值。在提取特征前,利用二維離散 Haar小波變換,對灰度圖像做兩級分解處理,得到三種不同尺度圖像。然后針對上述三種圖像分別提取 IHLBP特征并做歸一化處理,最后串接三個特征得到多尺度IHLBP特征(Multiple IHLBP,MIHLBP)。在INRIA Person數(shù)據(jù)集上,采用SVM進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效地提高行人檢測識別率。
  基于HSV顏色空間的MIHLBP特征?;叶然髨D像會丟失大量信息,因此從灰度

4、圖像進(jìn)行上述工作不能更深層次挖掘圖像紋理,基于這個問題并且通過對 RGB、HSV不同通道進(jìn)行紋理分析,提出了基于HSV顏色空間提取MIHLBP特征的方法。首先將圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到HVS顏色空間,然后對HSV圖像H、S、V三個空間分別提取MIHLBP特征,最后將上述3個特征串接為一個特征向量,得到MIHLBP-HSV特征。在INRIA Person數(shù)據(jù)集上采用SVM進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效地提高檢測效果,識別率可達(dá)98

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