本文關(guān)鍵詞：行人檢測技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：行人檢測技術(shù)伴隨著智能視頻監(jiān)控、車輛輔助駕駛、城市安防、智能機(jī)器人等漸漸成為了機(jī)器視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。但是由于行人不是剛性物體,具有姿態(tài)的多樣性。且復(fù)雜的背景環(huán)境以及其他物體帶來的遮擋,這都使行人檢測成為比較棘手的問題。本文的主要工作有以下幾個(gè)方面:(1)對(duì)經(jīng)典的HOG特征展開進(jìn)行研究,分別對(duì)比了在不同坐標(biāo)系下的HOG特征的DET曲線。并將不同坐標(biāo)系下的HOG特征進(jìn)行融合,分別在線性核函數(shù)和高斯核函數(shù)下,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。并對(duì)經(jīng)典HOG和改進(jìn)后的HOG特征進(jìn)行PCA降維,分別在線性核函數(shù)和高斯核函數(shù)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明融合后的HOG在線性核函數(shù)上,無論是否進(jìn)行PCA降維,都表現(xiàn)出較好的效果,但是在高斯核函數(shù)下,效果沒那么明顯。(2)介紹了被廣泛關(guān)注的可變形部件模型(DPM模型),DPM模型中的HOG特征相對(duì)經(jīng)典的HOG特征做了很大的改進(jìn),有很好的檢測率。(3)行人再識(shí)別的問題也漸漸成了一個(gè)熱點(diǎn)問題,本文采用三種不同方式的分割,并分別提取其空間顏色直方圖進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明橫向分割具有較好的識(shí)別率。(4)將SVM+HOG行人檢測模塊和高斯背景建模模塊相結(jié)合,并用VC++實(shí)現(xiàn)了行人檢測和跟蹤系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：行人檢測 SVM DPM模型 行人再識(shí)別 行人跟蹤
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)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
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 研究背景和意義8
• 1.2 行人檢測研究狀況8-10
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)10-11
• 2 行人檢測算法概述11-19
• 2.1 行人檢測基本框架11
• 2.2 行人檢測數(shù)據(jù)集介紹11-12
• 2.3 特征提取12-15
• 2.3.1 Haar特征12-13
• 2.3.2 LBP特征13-15
• 2.3.3 HOG特征15
• 2.4 分類器簡述15-17
• 2.5 窗口融合17-18
• 2.6 本章小結(jié)18-19
• 3 基于SVM和改進(jìn)的HOG特征的行人檢測算法19-33
• 3.1 SVM的分類原理19-23
• 3.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論19
• 3.1.2 支持向量機(jī)分類19-23
• 3.2 HOG特征的計(jì)算23-25
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析25-32
• 3.3.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)25
• 3.3.2 改進(jìn)的HOG實(shí)驗(yàn)25-29
• 3.3.3 PCA降維實(shí)驗(yàn)29-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4 基于DPM模型的行人檢測33-43
• 4.1 DPM模型中的HOG特征33-34
• 4.1.1 DPM模型中改進(jìn)的HOG特征33-34
• 4.1.2 HOG特征金字塔34
• 4.2 DPM模型概論34-36
• 4.2.1 DPM模型組成34-35
• 4.2.2 可變形部件建模35-36
• 4.3 DPM模型檢測36-37
• 4.4 隱形支持向量機(jī)37-39
• 4.5 DPM模型的訓(xùn)練過程39
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析39-42
• 4.6.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)39-40
• 4.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-42
• 4.7 本章小結(jié)42-43
• 5 基于空間顏色直方圖的行人再識(shí)別43-51
• 5.1 顏色空間43-45
• 5.2 顏色空間模型的轉(zhuǎn)換45-46
• 5.3 HSV顏色空間的量化和直方圖46
• 5.3.1 顏色空間的量化46
• 5.3.2 顏色直方圖和累加直方圖46
• 5.4 顏色特征的相似性度量46-47
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-50
• 5.6 本章小結(jié)50-51
• 6 行人檢測與跟蹤系統(tǒng)51-62
• 6.1 目標(biāo)檢測介紹51-55
• 6.1.1 EM算法概述51-52
• 6.1.2 EM算法應(yīng)用于混合高斯模型參數(shù)估計(jì)52-53
• 6.1.3 混合高斯模型背景建模53-55
• 6.2 目標(biāo)跟蹤算法介紹55-58
• 6.2.1 基于Meanshift算法的跟蹤55-56
• 6.2.2 Meanshift的物理意義56-57
• 6.2.3 基于Meanshift的視頻目標(biāo)跟蹤57-58
• 6.3 Camshift跟蹤算法58-59
• 6.4 行人檢測與跟蹤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)59-61
• 6.5 本章小結(jié)61-62
• 7 總結(jié)和展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況66-67
• 致謝67

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