基于視頻的行人快速檢測方法研究.pdf

1、專業(yè)學位碩士學位論文基于視頻的行人快速檢測方法研究ResearchonFastPedestrianDetectioninVideo學號：31109019完成日期：20120501大連理工史學DalianUniversityofTechnology大連理工大學碩士學位論文摘要圖像人體目標識別已成為計算機視覺和模式識別的研究熱點，它在安全監(jiān)控、人機交互、軍事偵察等領(lǐng)域起到十分重要的作用。然而行人的運動引起非剛性形變、多個目標遮擋、光照變化和

2、復雜背景環(huán)境等條件干擾，對多目標人體檢測的準確性和實時性造成極大的挑戰(zhàn)。本文通過采用HOG特征設計了人體檢測系統(tǒng)，同時改進了PFelzenszwalb的基于多部位目標檢測算法和最新的級聯(lián)檢測算法。在速度方面，先加入三幀差分提取前景，再根據(jù)前景大小簡化金字塔層數(shù)，同時使用PCA降低HOG特征維數(shù)，最后在模型匹配過程中，采用圖像快速傅里葉變換對卷積運算提速。通過以上這些方法，可以達到單線程下準實時檢測(即lOOms／幀)。為了能更好的在實際

3、中監(jiān)控系統(tǒng)中使用，本文還考慮了各類不同光照和環(huán)境加干擾情況下的目標檢測，比如逆光下強光照，弱光照下黃昏，雜亂背景、樹叢搖擺和陰影干擾等。針對這些目標檢測場景，采用圖像直方圖均衡及對檢測評分體系加權(quán)來降低目標漏檢率和誤檢率。本文還用C語言程序?qū)崿F(xiàn)自動和手動方式采集實際場景的人體目標數(shù)據(jù)集，方便訓練出特定環(huán)境下目標檢測模板，提高各類環(huán)境下目標檢測的精確度。最后，對各種實際場景的檢測效果做了必要的檢測率和誤檢率分析。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的基于