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文檔簡介
1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)下的行人檢測智能化一直以來都是計算機視覺研究的熱點問題,廣泛地應(yīng)用在高鐵站、機場、大型商貿(mào)廣場等公共場所。近年來,隨著視覺注意機制的研究不斷深入,視覺注意機制在目標(biāo)檢測與跟蹤中越來越引起廣泛重視,并且取得了實質(zhì)性的進展和突破。因此,將視覺注意機制應(yīng)用到行人檢測中具有重要的意義和應(yīng)用價值。
本文重點研究基于認(rèn)知視覺注意機制的行人檢測方法,研究工作主要包括以下三個方面。
1)采用自底向上和自頂向下的注意引導(dǎo)相
2、結(jié)合的方法,構(gòu)建空域靜態(tài)視覺注意模型。首先,根據(jù)行人目標(biāo)特性,通過強化初級視覺特征中的方向信息,改進自底向上的認(rèn)知視覺注意模型,使得生成的視覺顯著圖能夠更好地適應(yīng)行人檢測。其次,利用行人自身屬性,采取區(qū)域模型和高斯模型相結(jié)合的方法,建立高斯膚色模型。在自頂向下的視覺注意模型中,提出了以膚色特性作為視覺注意的引導(dǎo),滿足行人檢測的需要。最后,通過大量實驗分析,確定合適的加權(quán)系數(shù),將上述兩種注意機制進行合并,構(gòu)建出空域靜態(tài)視覺注意模型。利用M
3、IT、CAT2000以及EyeCrowd三個視點數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對所建立的注意模型進行了實驗,仿真結(jié)果驗證了該模型在行人檢測的有效性。
2)引入時域運動特征,建立時空域相融合的視覺注意模型。在空域靜態(tài)視覺注意模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合幀差法和光流法,檢測出運動矢量,并對其矢量場進行濾波處理。然后,利用運動熵值,對運動矢量的顯著性進行分析,從而更好地引入運動特征,建立起時空域相結(jié)合的視覺注意模型。選取iLIDSdatabaseofAVSS2
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