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1、人體目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn),隨著時(shí)代的發(fā)展,人們的生活日趨豐富多彩,現(xiàn)代化高科技發(fā)展迅速,許多領(lǐng)域中都能涉及到人體檢測(cè),例如智能門(mén)禁系統(tǒng)、地鐵站等。無(wú)論是單獨(dú)的人體檢測(cè)系統(tǒng),還是將人體檢測(cè)技術(shù)移植到其他平臺(tái)上,人體檢測(cè)技術(shù)的提高自然會(huì)促進(jìn)人體檢測(cè)系統(tǒng)的完善。雖然到目前為止有很多人體檢測(cè)方法,但是由于人體本身具有靈活多變性以及檢測(cè)環(huán)境的復(fù)雜性,人體檢測(cè)依舊是一個(gè)富有挑戰(zhàn)的研究課題。近年來(lái),可變形部件模型越來(lái)越體
2、現(xiàn)出在人體檢測(cè)中的優(yōu)越性,它可以利用人體的整體信息和各部分信息之間的關(guān)系來(lái)提高人體檢測(cè)的效率,即使是復(fù)雜的人體目標(biāo)或者在復(fù)雜的環(huán)境下該模型也能表現(xiàn)出很好的性能。
由于HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征能在光照、形狀變化及復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性,所以本文選取HOG特征來(lái)作為描述人體目標(biāo)的特征。在提取人體特征信息后,利用LSVM(Latent Support Vector Mach
3、ine)來(lái)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練分類。建立可變形部件模型時(shí),本文根據(jù)人體不同區(qū)域?qū)z測(cè)效果的不同貢獻(xiàn),分別給不同的部件設(shè)置不同的權(quán)重,響應(yīng)得分越大的部件對(duì)檢測(cè)過(guò)程越重要。在基于前人研究的基礎(chǔ)上,本設(shè)計(jì)對(duì)訓(xùn)練樣本中的標(biāo)記信息進(jìn)行豐富,并對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行完善以提高檢測(cè)性能。針對(duì)當(dāng)前人體檢測(cè)速度慢的問(wèn)題,本文結(jié)合了級(jí)聯(lián)檢測(cè)的方法,利用級(jí)聯(lián)模型和簡(jiǎn)化模型來(lái)代替原始模型來(lái)簡(jiǎn)化檢測(cè)過(guò)程,實(shí)驗(yàn)結(jié)果可在不失檢測(cè)精度的情況下大大提高檢測(cè)速度。
本文最后實(shí)驗(yàn)
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