本文選題：檢測(cè)跟蹤 + 車載視頻監(jiān)控　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2014年12期

【摘要】：針對(duì)公交車上乘客相互遮擋及光照變化明顯的問(wèn)題,提出一種基于頭肩部邊緣特征和局部不變特征的人體檢測(cè)及跟蹤算法。首先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值背景差分,實(shí)現(xiàn)乘客目標(biāo)分割;然后用樣本的梯度方向直方圖(HOG)特征訓(xùn)練支持向量機(jī)(SVM)基礎(chǔ)分類器,結(jié)合自適應(yīng)增強(qiáng)(Ada Boost)算法提煉出最終的強(qiáng)分類器,對(duì)前景圖像進(jìn)行掃描實(shí)現(xiàn)乘客目標(biāo)檢測(cè);最后提取目標(biāo)區(qū)域和當(dāng)前搜索區(qū)域的快速魯棒性特征(SURF),通過(guò)特征點(diǎn)匹配實(shí)現(xiàn)乘客目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明,在乘客相互遮擋及光照變化明顯的情況下,該算法仍具有高于80%的檢測(cè)率和跟蹤率,且滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求,可用于客流計(jì)數(shù)。
[Abstract]:This paper presents a human body detection and tracking algorithm based on the edge feature and local invariant feature of the bus . Firstly , the adaptive threshold background difference is applied to detect the image , the target segmentation is realized by using the HOG feature training support vector machine ( HOG ) feature training support vector machine ( SVM ) .
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;61660部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201179) 天津市軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2010E6-0005)
【分類號(hào)】：TN948.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1963169