本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)背景下的行人檢測(cè)技術(shù)　出處：《湖南大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 圖像處理 多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 行人識(shí)別 視頻監(jiān)控系統(tǒng)

【摘要】：智能安防監(jiān)控系統(tǒng)是當(dāng)今城市居民對(duì)家庭住宅、居民社區(qū)、停車場(chǎng)等地方的安全性、智能化方面提出的新需求,而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和行人目標(biāo)識(shí)別是智能安防監(jiān)控系統(tǒng)中的核心部分。在移動(dòng)視覺(jué)平臺(tái)下,由于視頻圖像的背景也在不斷移動(dòng)變化,使得目標(biāo)運(yùn)動(dòng)和圖像背景運(yùn)動(dòng)混合在一起,如何檢測(cè)出多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否為人體是智能安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文針對(duì)如何在移動(dòng)背景下檢測(cè)出多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與并識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否為人體展開研究,研究的內(nèi)容包括：研究了移動(dòng)背景下多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的相關(guān)算法,提出了一種基于稀疏光流與改進(jìn)后的DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚類的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。算法首先采用了Harris-Sift算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取并完成了相鄰幀特征點(diǎn)匹配；再將相鄰幀特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)向量轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的光流坐標(biāo)圖,利用改進(jìn)后的DBSCAN聚類算法在構(gòu)建的光流圖上完成聚類,從而準(zhǔn)確的將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從移動(dòng)背景中分離出來(lái),得到各個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的估計(jì)區(qū)域。研究了移動(dòng)背景下的行人目標(biāo)識(shí)別方法,提出了基于行人幾何特征和行人面部膚色特征相結(jié)合的行人目標(biāo)識(shí)別方法。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)滿足行人幾何特征,卻不滿足行人面部膚色特征時(shí),運(yùn)用HOG(梯度方向直方圖)特征結(jié)合SVM(支持向量機(jī))分類器的行人檢測(cè)方法,將已經(jīng)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)估計(jì)區(qū)域輸入SVM行人檢測(cè)分類器中,進(jìn)一步識(shí)別該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否為人體。介紹了將移動(dòng)背景下的行人檢測(cè)算法應(yīng)用在安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)上的詳細(xì)過(guò)程,描述了如何開發(fā)Android系統(tǒng)下圖像識(shí)別動(dòng)態(tài)庫(kù),最后將本文提出的算法以動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的形式應(yīng)用于智能安防監(jiān)控系統(tǒng)中。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1314001