本文關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控中運動目標的分類識別研究

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【摘要】：智能視頻監(jiān)控是計算機視覺中視頻分析技術(shù)的一個重要應(yīng)用方向,尤其是在安防、交通監(jiān)控領(lǐng)域擔(dān)當著重要角色。其中,運動目標的分類識別是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分,通過視頻圖像處理技術(shù)完成監(jiān)控場景中運動目標的檢測、跟蹤以及分類,實現(xiàn)計算機的智能化處理,是進行后續(xù)目標行為分析、視頻濃縮和視頻檢索的基礎(chǔ)。本文主要研究智能視頻監(jiān)控中的運動目標分類識別,針對視頻中包含各類運動目標的圖像序列進行處理,實現(xiàn)攝像頭固定情況下場景中運動目標如行人、車輛等的分類識別,主要工作如下:1、采用背景差分法檢測運動目標,利用二值化掩膜與ViBe算法相結(jié)合的方法建立初始背景,并結(jié)合基于幀級的自適應(yīng)閾值方法不斷更新非運動目標區(qū)域的背景,再通過背景差分、二值化、陰影去除等算法提取出運動目標,獲得較為真實的運動前景圖。2、對檢測到的運動目標提取其全局特征作為特征描述符,即將目標的紋理特征如方向梯度直方圖、梯度值和顏色空間特征如Lab顏色空間特征作為運動目標分類的特征描述符,對特征變換圖進行濾波處理,能較好的適應(yīng)檢測目標被部分遮擋或含有少量陰影等情況,增強了算法的魯棒性。3、提出了一種基于改進的霍夫森林目標分類識別算法,構(gòu)建基于機器學(xué)習(xí)理論的霍夫森林分類器。首先標記采集到的一定數(shù)量的樣本訓(xùn)練生成霍夫森林分類器,其次利用訓(xùn)練好的分類器結(jié)合隨機性理論實現(xiàn)未知目標樣本的分類識別,較大地提高了目標分類速率。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6

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