基于active basis的行人檢測(cè)與行為分析.pdf

1、基于視頻序列的行人檢測(cè)和行為分析問(wèn)題是當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它在智能視頻監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)分析、輔助臨床醫(yī)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域有著良好的發(fā)展前景。該問(wèn)題具體分解為提取運(yùn)動(dòng)中的人、對(duì)行人進(jìn)行檢測(cè)、對(duì)行人行為進(jìn)行分析三個(gè)階段進(jìn)行處理。本文在總結(jié)分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究工作的基礎(chǔ)上，提出一套較新的行人檢測(cè)和行為分析的方法。
　　一是通過(guò)研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的基本方法原理及優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的基本方法應(yīng)用到本實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的

2、問(wèn)題，本文提出了一種新的基于訓(xùn)練的可更新的背景建模方法。該方法在視頻的第一幀有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的情況下依然能得到準(zhǔn)確的初始背景，并在其后能不斷更新背景，進(jìn)而通過(guò)差分法檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，從而能夠更好地在復(fù)雜背景下提取到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，排除復(fù)雜背景的干擾。
　　二是將active basis方法應(yīng)用到行人檢測(cè)領(lǐng)域，active basis方法是一種較為靈活的建模方法，它可以從一組訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到一個(gè)可變模板，此活動(dòng)基模型由很多范圍不同（不同位置和方向

3、）的Gabor濾波器組成，每個(gè)濾波器在表示對(duì)象之前可有一定幅度的變動(dòng)。使用active basis方法檢測(cè)行人首先利用shared sketch算法從少量的訓(xùn)練圖像中學(xué)習(xí)得到active basis模型，其次用sum-max maps方法實(shí)現(xiàn)對(duì)行人基本輪廓的檢測(cè)和識(shí)別。
　　三是利用改進(jìn)的基于sum-max maps的shared sketch算法能自動(dòng)分類訓(xùn)練得到行人多種基本姿態(tài)的active basis模型從而對(duì)行人的基本行為