基于視頻圖像的行人檢測(cè)與識(shí)別.pdf

1、基于視頻圖像的行人檢測(cè)與識(shí)別一直以來(lái)都是目標(biāo)檢測(cè)研究領(lǐng)域中的重要的分支,在交通、商業(yè)和安全等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。圖像中行人的衣著外貌和姿態(tài)、場(chǎng)景中背景和光照等不可控信息都是影響獲得良好行人檢測(cè)的因素。人作為監(jiān)控視頻中的主體廣泛存在于各類(lèi)監(jiān)控場(chǎng)景中,只有在較好獲得行人的檢測(cè)下,才能完成對(duì)行人的后續(xù)跟蹤、外觀(guān)和行為等信息的獲取。行人檢測(cè)廣泛的商業(yè)運(yùn)用價(jià)值和其自身的復(fù)雜難度性都推動(dòng)了人們對(duì)其進(jìn)行深入的研究,主要集中在尋求良好的圖像特征描述

2、行人和快速有效的行人特征訓(xùn)練方法。
　　現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法行人檢測(cè)技術(shù)在針對(duì)特定場(chǎng)景產(chǎn)生實(shí)時(shí)魯棒的行人檢測(cè)器上主要面臨幾大問(wèn)題。首先是從特定的監(jiān)控場(chǎng)景下提取行人樣本需花費(fèi)大量的人工裁剪成本,如若省去人工操作,使用國(guó)外開(kāi)源的行人樣本庫(kù)產(chǎn)生得到的行人檢測(cè)器只具備一般的普適性,無(wú)法在特有場(chǎng)景下展現(xiàn)理想效果。其次是對(duì)于現(xiàn)代生活中無(wú)窮多的視頻場(chǎng)景,如何得到一種自動(dòng)適應(yīng)于各類(lèi)場(chǎng)景產(chǎn)生魯棒高效的行人檢測(cè)器。
　　本文就采用了目前在計(jì)算機(jī)視

3、覺(jué)領(lǐng)域較為通用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)完成行人檢測(cè),同時(shí)在具體實(shí)現(xiàn)上加入了較多改進(jìn)。本文的主要工作如下:
　　1)將基于視頻圖像的行人檢測(cè)技術(shù)拆分成兩大模塊:行人特征的提取和行人特征的訓(xùn)練。
　　2)在特征提取上,根據(jù)學(xué)習(xí)算法,將特征提取分類(lèi)為底層特征提取和基于學(xué)習(xí)的特征提取;在特征的訓(xùn)練上,介紹了兩類(lèi)主流的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法,并實(shí)驗(yàn)對(duì)比了基于支持向量機(jī)的兩大底層特征HOG和CENTRIST的行人檢測(cè)器檢測(cè)率和實(shí)時(shí)性效果。