本文關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控中人物屬性識(shí)別方法的研究

  更多相關(guān)文章： 智能監(jiān)控 人物屬性 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別 性別識(shí)別

【摘要】：對象識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其主要目的是從復(fù)雜的圖像場景中識(shí)別出人們所感興趣的目標(biāo)。視頻中運(yùn)動(dòng)對象識(shí)別是智能監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵,通過對象識(shí)別技術(shù)可以區(qū)分監(jiān)控場景中的人物、車輛、動(dòng)物等。其中,人物對象識(shí)別是最為重要的研究內(nèi)容之一。傳統(tǒng)的人物對象識(shí)別主要將行人從多種運(yùn)動(dòng)對象中區(qū)分出來,而并沒有進(jìn)一步對人物進(jìn)行分析理解。在監(jiān)控系統(tǒng)中,對人物的進(jìn)一步分析理解能夠提供豐富的屬性信息,這些信息可以運(yùn)用到異常事件檢測、行人再識(shí)別、商場人流統(tǒng)計(jì)分析等方面。然而,由于受到成本的限制,目前大部分機(jī)構(gòu)所采用的監(jiān)控設(shè)備分辨率不高,監(jiān)控畫面不能提供足夠清晰的人物圖像,因此傳統(tǒng)基于圖像的人物分析技術(shù)很難應(yīng)用到智能監(jiān)控領(lǐng)域中。針對上述問題,本文針對監(jiān)控畫面中人物屬性識(shí)別進(jìn)行相關(guān)研究,主要內(nèi)容包括:1.針對目標(biāo)跟蹤問題,有兩方面的工作。其一是提出了利用三步搜索的思想實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的算法結(jié)構(gòu),這種方法能有效跟蹤目標(biāo),并且其算法耗時(shí)低,能夠滿足監(jiān)控系統(tǒng)對實(shí)時(shí)性的需求。其二是提出粒子濾波跟蹤算法的改進(jìn)方法,有效降低跟蹤目標(biāo)所需要的粒子數(shù),減少跟蹤耗時(shí)。2.提出行人目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)屬性的識(shí)別算法。針對監(jiān)控場景中行人對象行走、奔跑、騎車幾種不同狀態(tài),提出了分層結(jié)構(gòu)的識(shí)別算法。通過分析不同狀態(tài)的行人對象局部特征的差異性,提取有效的局部特征結(jié)合步態(tài)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對上述運(yùn)動(dòng)狀態(tài)逐級(jí)識(shí)別。3.提出基于行人外觀的性別識(shí)別算法。針對監(jiān)控場景行人分辨率不高的問題,提出了基于各個(gè)區(qū)域外觀特征實(shí)現(xiàn)行人性別識(shí)別的算法框架。算法的特點(diǎn)在于所提取的特征是針對行人各個(gè)不同區(qū)域構(gòu)建的,最后整合不同特征的識(shí)別結(jié)果實(shí)現(xiàn)對行人性別的識(shí)別。此外,提出了利用此算法框架解決特定職業(yè)識(shí)別的應(yīng)用。4.構(gòu)建行人攜帶包裹的檢測算法。為了給監(jiān)控系統(tǒng)提供更為豐富的人物信息,提出了行人身上所攜帶包的檢測算法,取得了初步檢測效果。
【關(guān)鍵詞】：智能監(jiān)控 人物屬性 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別 性別識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景與意義10-11
• 1.2 相關(guān)研究概述11-14
• 1.2.1 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)屬性識(shí)別相關(guān)工作11-13
• 1.2.2 性別屬性識(shí)別相關(guān)工作13-14
• 1.2.3 外觀屬性識(shí)別相關(guān)工作14
• 1.3 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排14-17
• 第二章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取與跟蹤17-36
• 2.1 引言17
• 2.2 本章問題描述17-18
• 2.3 基于分塊統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取18-23
• 2.3.1 背景建模與更新18-20
• 2.3.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取20-23
• 2.4 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤23-32
• 2.4.0 跟蹤目標(biāo)顏色特征提取23-25
• 2.4.1 基于三步搜索跟蹤算法25-28
• 2.4.2 基于改進(jìn)的粒子濾波跟蹤算法28-32
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析32-35
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境32
• 2.5.2 本章實(shí)驗(yàn)與分析32-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于樹狀分類結(jié)構(gòu)的人物運(yùn)動(dòng)屬性識(shí)別36-56
• 3.1 引言36
• 3.2 本章算法總體框架36-37
• 3.3 基于不均勻分塊HOG特征的個(gè)體對象提取37-39
• 3.4 基于光流法的個(gè)體對象校正39-43
• 3.5 個(gè)體對象運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別43-51
• 3.5.1 基于局部區(qū)域特征提取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別44-45
• 3.5.2 基于關(guān)鍵幀特征提取的行人狀態(tài)識(shí)別45-51
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-55
• 3.6.1 個(gè)體對象提取結(jié)果與分析51-53
• 3.6.2 運(yùn)動(dòng)屬性識(shí)別實(shí)驗(yàn)與分析53-55
• 3.7 本章小結(jié)55-56
• 第四章 基于外觀特征的人物性別與職業(yè)屬性識(shí)別56-72
• 4.1 引言56
• 4.2 本章算法總體框架56-57
• 4.3 基于區(qū)域形狀與輪廓特征的行人性別識(shí)別57-66
• 4.3.1 行人區(qū)域分割58-60
• 4.3.2 PHOG區(qū)域特征提取60-62
• 4.3.3 邊緣特征提取62-65
• 4.3.4 分類器訓(xùn)練與特征打分融合65-66
• 4.4 基于區(qū)域形狀與顏色特征的職業(yè)屬性識(shí)別66-68
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析68-71
• 4.5.1 性別識(shí)別實(shí)驗(yàn)68-71
• 4.5.2 職業(yè)識(shí)別實(shí)驗(yàn)71
• 4.6 本章小結(jié)71-72
• 第五章 基于部分區(qū)域特征的行人攜帶包檢測72-82
• 5.1 引言72-73
• 5.2 本章算法總體框架73
• 5.3 特征提取與分類器訓(xùn)練73-77
• 5.3.2 基于BOW模型特征提取74-76
• 5.3.3 分類器訓(xùn)練與測試76-77
• 5.4 檢測器的設(shè)計(jì)77-79
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析79-81
• 5.6 本章小結(jié)81-82
• 第六章 總結(jié)與展望82-85
• 6.1 論文研究總結(jié)82-83
• 6.2 論文研究展望83-85
• 致謝85-86
• 參考文獻(xiàn)86-93
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果93-94

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