行人檢測技術(shù)研究.pdf

1、行人檢測的目的是在于根據(jù)所獲得視頻或者圖片信息，利用圖像處理和計算機(jī)視覺相關(guān)算法，從圖像中判斷是否有行人，找的行人的位置和大小，更進(jìn)一步的是識別行人的動作和姿勢。而本文正是圍繞著這些具體的目標(biāo)而逐步展開討論的。
　　首先實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)基于梯度方向直方圖的行人檢測算法。本文的問題是由智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際需求所的引入。行人檢測模塊是整個視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心和重點(diǎn)所在，也是智能分析，異常報警的基礎(chǔ)。這也就要求行人檢測算法需要比較高的準(zhǔn)確率。

2、同時還需要算法有非常高的速度已達(dá)到實(shí)時監(jiān)控的要求。伴隨著這些要求，我們在本章中介紹了三種算法：行人識別算法HOG；基于HOG的級聯(lián)分類器；基于固定窗口的多重支持向量機(jī)算法。我們的新算法是創(chuàng)造了多重支持向量機(jī)理論，再結(jié)合固定觀察窗口的有效的整合重新劃分塊的梯度方向直方圖，使得識別速度和訓(xùn)練速度相當(dāng)以往算法都有明顯的提高。
　　然后是采用了物體行為關(guān)聯(lián)的上下文模型，如果進(jìn)一步提高要求，不限定在只是識別直立行走的行人，比方說人在做比較大

3、幅度的體育活動。于是我們把條件限定在六大類體育活動當(dāng)中，人得姿勢幅度會變得非常的大。這時候我們的辦法是借助物體識別的成果。我們限定了六種體育活動那么就限定了物體識別的范圍，同時活動類型的固定也就相對限定了人體姿勢。這樣可列舉的活動類型，特定物體，和人體姿勢,在有限的狀態(tài)就可以訓(xùn)練貝葉斯隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練階段使用了全新的最大邊界參數(shù)估計算法。而且在最后取得了非常良好的識別效果。
　　最后提出了人體關(guān)系的上下文模型。我們提出了整體局部分別