基于無線熱釋電紅外傳感器人體目標(biāo)識別的研究.pdf

1、人體目標(biāo)識別技術(shù)是當(dāng)前研究的熱點，目前一些汽車生產(chǎn)商、大學(xué)研究機(jī)構(gòu)都相繼開始了人體檢測識別技術(shù)的研究，并取得了一定的成就。目前常用的人體識別方法有基于運(yùn)動特性的方法、基于形狀信息的方法、基于行人模型的方法等。傳統(tǒng)的方法基本上都是基于圖像的，往往設(shè)備昂貴，計算復(fù)雜度高，而熱釋電紅外傳感器探測人體發(fā)出的紅外輻射，在有效范圍內(nèi)可實現(xiàn)運(yùn)動人體檢測。因其具有低成本，低功耗和高靈敏度等特點，在人體檢測識別方面其具有巨大的優(yōu)勢。但是采用熱釋電傳感器來

2、進(jìn)行人體檢測也有其缺陷，會產(chǎn)生大量的冗余和許多錯誤的數(shù)據(jù)，這就要求我們設(shè)計出優(yōu)化的算法來處理這些原始數(shù)據(jù)。
　　 本文提出來一種針對熱釋電傳感器的人體檢測和識別的特征提取和數(shù)據(jù)融合的方法，在保證較高的識別率的前提下，比較好的解決了熱釋電傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大，錯誤率高的缺陷。論文主要工作包括建立了經(jīng)過菲涅爾透鏡調(diào)制的基于熱釋電無線紅外傳感器的目標(biāo)模型，對目標(biāo)模型信號的預(yù)處理，目標(biāo)信號的特征提取，分類器的設(shè)計，實驗結(jié)果的分析。

3、>　　 本文一開始簡要描述了人體目標(biāo)識別的研究背景和研究現(xiàn)狀，簡單敘述了人體目標(biāo)識別的傳統(tǒng)方法。接著，建立了人體目標(biāo)穿過經(jīng)過菲涅爾透鏡陣列調(diào)制過的熱釋電紅外傳感器陣列的目標(biāo)模型，并利用短時傅里葉變換(STFT)對仿真信號模型進(jìn)行了預(yù)處理。然后，研究了基于非負(fù)矩陣分解(NMF)算法和奇異值分解(SVD)的信號特征提取，并利用稀疏約束條件下的NMF算法，進(jìn)一步降低了特征信號的復(fù)雜度。之后，研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)方法，標(biāo)準(zhǔn)的BP算法