復(fù)雜背景下的頭肩像檢測(cè)與定位.pdf

1、頭肩圖像檢測(cè)是人體分析研究中受關(guān)注的研究方向,是人臉檢測(cè)的第一步,也是行人檢測(cè)的基礎(chǔ).頭肩圖像檢測(cè)在智能監(jiān)視系統(tǒng)和基于內(nèi)容的圖像索引等方面都有廣泛的應(yīng)用,因而研究快速而且準(zhǔn)確的頭肩圖像檢測(cè)技術(shù)具有十分重要的意義.該文研究的是在復(fù)雜背景下對(duì)灰度圖像中頭肩像的檢測(cè)問(wèn)題,從基于樣本學(xué)習(xí)的方法出發(fā),提出了一種基于支持向量機(jī)(SVM)和離散小波變換(DWT)的頭肩像檢測(cè)算法.該算法由訓(xùn)練和檢測(cè)兩部分組成.訓(xùn)練過(guò)程是收集大量頭肩樣本和"非頭肩"樣本

2、,然后將訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行Haar小波變換,選擇變換后圖像的低頻子帶的小波系數(shù)作為特征,訓(xùn)練一個(gè)由線性SVM分類器和非線性SVM分類器組成的復(fù)合分類器.檢測(cè)階段應(yīng)用訓(xùn)練好的復(fù)合分類器對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè),以確定圖像中頭肩像的位置.論文給出了使用該算法檢測(cè)頭肩圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,由85張包含153個(gè)頭肩圖像組成的測(cè)試圖集中,其正確率達(dá)到87.58%.將該算法應(yīng)用到動(dòng)態(tài)頭肩像檢測(cè),采用基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的背景分離技術(shù)獲得圖像中可能存在的頭肩像區(qū)