基于視頻的行人快速檢測(cè)方法研究.pdf

1、專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文基于視頻的行人快速檢測(cè)方法研究ResearchonFastPedestrianDetectioninVideo學(xué)號(hào)：31109019完成日期：20120501大連理工史學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要圖像人體目標(biāo)識(shí)別已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的研究熱點(diǎn)，它在安全監(jiān)控、人機(jī)交互、軍事偵察等領(lǐng)域起到十分重要的作用。然而行人的運(yùn)動(dòng)引起非剛性形變、多個(gè)目標(biāo)遮擋、光照變化和

2、復(fù)雜背景環(huán)境等條件干擾，對(duì)多目標(biāo)人體檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性造成極大的挑戰(zhàn)。本文通過(guò)采用HOG特征設(shè)計(jì)了人體檢測(cè)系統(tǒng)，同時(shí)改進(jìn)了PFelzenszwalb的基于多部位目標(biāo)檢測(cè)算法和最新的級(jí)聯(lián)檢測(cè)算法。在速度方面，先加入三幀差分提取前景，再根據(jù)前景大小簡(jiǎn)化金字塔層數(shù)，同時(shí)使用PCA降低HOG特征維數(shù)，最后在模型匹配過(guò)程中，采用圖像快速傅里葉變換對(duì)卷積運(yùn)算提速。通過(guò)以上這些方法，可以達(dá)到單線程下準(zhǔn)實(shí)時(shí)檢測(cè)(即lOOms／幀)。為了能更好的在實(shí)際

3、中監(jiān)控系統(tǒng)中使用，本文還考慮了各類不同光照和環(huán)境加干擾情況下的目標(biāo)檢測(cè)，比如逆光下強(qiáng)光照，弱光照下黃昏，雜亂背景、樹(shù)叢搖擺和陰影干擾等。針對(duì)這些目標(biāo)檢測(cè)場(chǎng)景，采用圖像直方圖均衡及對(duì)檢測(cè)評(píng)分體系加權(quán)來(lái)降低目標(biāo)漏檢率和誤檢率。本文還用C語(yǔ)言程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)和手動(dòng)方式采集實(shí)際場(chǎng)景的人體目標(biāo)數(shù)據(jù)集，方便訓(xùn)練出特定環(huán)境下目標(biāo)檢測(cè)模板，提高各類環(huán)境下目標(biāo)檢測(cè)的精確度。最后，對(duì)各種實(shí)際場(chǎng)景的檢測(cè)效果做了必要的檢測(cè)率和誤檢率分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的基于