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基于视频的行人检测和跟踪

作　者: 石娟峰
导　师: 赵衍运
学　校: 北京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 行人检测 HOG特征 行人跟踪 头部特征 图像分割 图像合成
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 367次
引　用: 1次
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内容摘要


基于视频的行人检测和跟踪是计算机视觉、图像处理领域很多相关应用的关键技术之一,在智能视频监控、车辆辅助驾驶、图像和视频检索以及多媒体分析中有着重要的应用价值和广阔的前景,并逐渐成为近年来的研究热点。本文的主要工作如下：第一,行人检测：系统地分析了梯度方向直方图(HOG)特征、支撑向量机(SVM)分类器、相交核化支撑向量机(IKSVM)分类器,并给出了其性能分析,并实现了HOG结合SVM分类器以及HOG结合IKSVM的行人检测方法,取得了较好的实验结果；第二,行人跟踪：详细介绍了Meanshift算法和卡尔曼滤波的原理,实现了基于Meanshift算法和Kalman滤波的跟踪方法,最后给出了标准视频库上的测试结果；第三,基于头部特征提取的人体计数：采用获取检测区域的俯视图像的方法即摄像头垂直于地面进行拍摄,介绍了预处理、头部识别、头部跟踪和人体计数四部分,完成了基于头部特征的人体计数的方法,并在实际拍摄的多段视频中进行了实验,详细测试了算法的性能；第四,本文还完成了特定场景下基于静态图片的人体检测和分割的项目,介绍了长春科技馆展项——舱外活动体验模拟系统的背景,及具体实现时的各个步骤,创造性地运用图像处理领域的算法,在实践中取得了良好的效果。综上,本文完成了行人检测和跟踪,基于头部特征提取的人体计数,基于静态图片的人体检测和分割,三个课题的算法设计以及软件实现,开发了实时高效的系统。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 引言  10-11
  1.2 行人检测与跟踪研究现状  11-13
    1.2.1 行人检测  11-12
    1.2.2 行人跟踪  12-13
  1.3 基于头部特征的人体计数  13
  1.4 基于静态图片的人体检测和分割  13-14
  1.5 本文的章节安排  14-15
第二章 基于HOG特征的行人检测  15-32
  2.1 引言  15
  2.2 行人检测公开数据集  15-16
  2.3 梯度方向直方图(HOG)  16-18
  2.4 SVM  18-22
    2.4.1 简介  18-19
    2.4.2 分类  19
    2.4.3 原理  19-21
    2.4.4 具包  21-22
  2.5 IKSVM  22-23
  2.6 基于HOG和SVM的行人检测  23-30
    2.6.1 伽马归一化  24
    2.6.2 计算梯度  24-26
    2.6.3 构建方向直方图  26-27
    2.6.4 计算检测窗口的HOG特征  27-28
    2.6.5 实验结果  28-30
  2.7 基于HOG和IKSVM的行人检测  30-31
  2.8 本章小结  31-32
第三章 行人跟踪  32-42
  3.1 引言  32
  3.2 Mean-Shift  32-37
    3.2.1 基本Mean-Shift  32-33
    3.2.2 扩展的Mean-Shift  33-35
    3.2.3 概率密度梯度  35-36
    3.2.4 Mean-Shift算法  36-37
  3.3 卡尔曼滤波  37-39
    3.3.1 基本概念  37-38
    3.3.2 卡尔曼滤波算法  38-39
  3.4 基于Mean-Shift和Kalman滤波的行人跟踪  39-40
  3.5 实验结果  40-42
第四章 基于头部特征的人体计数  42-53
  4.1 引言  42
  4.2 预处理  42-43
  4.3 头部区域的识别  43-49
    4.3.1 Hough变换概述  43
    4.3.2 标准Hough变换  43-44
    4.3.3 改进的Hough变换  44-46
    4.3.4 基于GHT的头部区域识别  46-49
  4.4 头部区域的跟踪  49-50
    4.4.1 预测  49
    4.4.2 跟踪  49-50
  4.5 计数  50
  4.6 算法改进  50-52
  4.7 实验结果  52-53
第五章 基于静态图片的人体检测和分割  53-67
  5.1 引言  53-54
  5.2 硬件设备及软件平台  54-56
    5.2.1 硬件  54-55
    5.2.2 软件平台及其库类  55-56
  5.3 图像采集、分割及合成  56-64
    5.3.1 图像采集  56-58
    5.3.2 图像分割  58-62
    5.3.3 图像合成  62-64
  5.4 辅助功能  64-65
    5.4.1 照片编辑  64
    5.4.2 图片浏览软件设计  64-65
    5.4.3 多媒体播放系统  65
    5.4.4 串口通信  65
  5.5 实验结果  65-67
第六章 总结与展望  67-69
  6.1 本文工作总结  67
  6.2 展望  67-69
参考文献  69-73
致谢  73-74
攻读学位期间发表或已录用的学术论文  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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