基于曲率尺度空間的人頭部檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展以及人工智能的興起,模式識(shí)別在近年迅速發(fā)展成為一門(mén)新的學(xué)科。圖像處理技術(shù)以數(shù)字圖像為主要處理對(duì)象,通過(guò)一定的算法將圖像信息提取出來(lái),為智能識(shí)別服務(wù)。人體頭部檢測(cè)技術(shù)作為智能識(shí)別的初始處理階段,它檢測(cè)的精度和效率直接影響到各項(xiàng)研究的最終識(shí)別效果。由于其在計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的重要性,人頭部檢測(cè)已經(jīng)引起了人們極大的興趣和研究熱情?；谛螤畹娜祟^部檢測(cè)方法對(duì)人頭形狀進(jìn)行多方位分析,采用區(qū)別于其它物體的形狀特征對(duì)人頭部進(jìn)行檢測(cè),具有準(zhǔn)

2、確率高、應(yīng)用廣泛、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)。因此在場(chǎng)景多變的智能應(yīng)用中,基于形狀的人頭部檢測(cè)方法已成為首要選擇。
　　 本文研究了基于形狀的人頭部檢測(cè)技術(shù),主要研究?jī)?nèi)容和工作成果如下:
　　 第一、提出一種幀間差分與背景差分相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行提取,并利用混合高斯模型對(duì)背景進(jìn)行更新。這種方法能夠持續(xù)穩(wěn)定地提取運(yùn)動(dòng)物體,為后續(xù)的人頭部檢測(cè)提供了必要保證;
　　 第二、在對(duì)現(xiàn)有的人頭部檢測(cè)算法深入研究的基

3、礎(chǔ)上,提出一種基于曲率尺度空間的人頭部檢測(cè)算法,該算法建立在頭部與身體輪廓之間無(wú)論從何種方位上看都成一個(gè)類(lèi)似于歐米加(Ω)形狀的基礎(chǔ)上,利用曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)人頭輪廓的特征點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè),采樣不同角度的人頭圖像并計(jì)算圖像中人頭的大小比例,根據(jù)直方圖得出其取值范圍,利用上述特征對(duì)人頭進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能夠有效地檢測(cè)出圖像序列中的人頭,誤檢率低。同時(shí)針對(duì)不同情況,將本文算法與現(xiàn)有的一些算法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,該方法具有穩(wěn)定性