交通流視頻中行人檢測跟蹤算法研究.pdf

1、視頻中行人檢測與跟蹤技術是計算機視覺領域非常重要的一個研究課題，廣泛應用于智能交通、先進輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）等領域。由于行人是非剛性物體，而且行人的姿態(tài)、衣服顏色復雜多變，再加上光照條件的變化，為行人檢測與跟蹤技術的研究增加了困難。
　　本文的研究工作中涉及行人檢測與跟蹤技術領域中的特征提取、分類以及跟蹤算法。利用擴展中心對稱局部二值紋理模式（extended center-symmetric local binary pat

2、tern, XCS-LBP）、級聯(lián)AKSVM分類器、基因遺傳算法以及粒子濾波跟蹤算法的理論知識提出了基于XCS-LBP和級聯(lián)AKSVM以及粒子濾波的行人檢測跟蹤算法，并取得比較好的檢測跟蹤效果。本文所做的具體工作和成果如下：
　　1.對于行人檢測，首先提取訓練樣本集的 XCS-LBP特征向量，該紋理特征能夠很好的刻畫圖像中的信息，提高檢測精度。然后自適應訓練弱分類器，利用遺傳算法決定弱分類器的最佳級聯(lián)順序，得到最終分類器，實現(xiàn)行人