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文檔簡介
1、為進(jìn)一步提高智能視頻監(jiān)控中行人跟蹤的準(zhǔn)確性、魯棒性和實(shí)時性，本文主要對基于檢測與分類的行人檢測方法和基于特征表征與運(yùn)動模型結(jié)合的行人跟蹤方法進(jìn)行了研究。
在行人檢測部分，本文提出了基于貝葉斯建模的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，通過用不同特征表示背景中的不同部分，能夠從相對復(fù)雜的監(jiān)控場景中提取出較為完整的運(yùn)動目標(biāo)，實(shí)驗(yàn)表明該方法可有效地處理背景中存在的運(yùn)動干擾，且對光照變化有較強(qiáng)的適應(yīng)性。此外，本文利用積分圖和PCA降維處理減小了HOG特征
2、提取的運(yùn)算量，并在基于貝葉斯建模運(yùn)動目標(biāo)檢測方法提取出運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域后，基于改進(jìn)HOG特征和SVM的目標(biāo)分類方法實(shí)現(xiàn)了快速行人檢測。實(shí)驗(yàn)表明，本文的行人檢測方法比直接基于全局搜索的行人檢測方法具有更高的準(zhǔn)確率和效率。
在行人跟蹤部分，本文提出了一種新的結(jié)合SIFT和Kalman濾波的Mean shift行人跟蹤方法，能夠針對不同情況有針對性地選擇相應(yīng)的跟蹤策略，以充分利用SIFT特征的尺度不變性以及Kalman濾波的運(yùn)動估計特性
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