應用于智能安防系統(tǒng)的運動目標檢測及跟蹤.pdf

1、隨著科學技術的飛速發(fā)展，智能安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經應用在人們生活的方方面面，也成為了計算機視覺研究領域的熱點之一。目前，智能安防視頻監(jiān)控方面的研究以及應用面臨很多的難題，許多國內外的學者也積極投身到了這個領域的研究中，并且取得了大量的研究成果。本文在這些研究成果的基礎之上，針對智能安防系統(tǒng)的中的關鍵步驟——運動行人的檢測以及跟蹤算法進行了研究，主要的研究內容如下:
　　1)詳細地介紹了梯度方向直方圖(HOG-Histograms o

2、f Oriented Gradient)特征以及它在行人檢測領域的應用。針對HOG特征提取過程中維數過高而導致訓練出來的SVM分類器的分類速度較低的問題，本文引入了主成分分析(PCA-Principal ComponentAnalysis)算法對HOG特征進行信息篩選來獲取維數較低的特征空間，實驗結果表明使用HOG-PCA特征之后的算法減少了檢測時間，增加了檢測的準確度。
　　2)針對傳統(tǒng)的基于單一顏色特征的粒子濾波運動目標跟蹤算

3、法中容易出現的跟蹤丟失等不穩(wěn)定問題，本文提出了一種基于顏色和梯度方向直方圖HOG雙重特征的粒子濾波行人跟蹤算法。這個算法首先分別計算出顏色以及HOG特征的有效粒子個數，然后通過平均加權的方式來融合兩個特征，最后通過粒子濾波算法來完成運動目標的跟蹤。實驗結果表明該算法提高了目標跟蹤的準確性以及穩(wěn)定性。
　　3)本文實現了一個運動行人檢測和跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)的開發(fā)工具使用Visual Studio2010，并且結合開源的計算機視覺庫In