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相似文献
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1.
行人检测技术是计算机视觉和人工智能领域的核心问题,在现代智能监控中具有重要的应用前景,随着计算机视觉与模式识别技术的发展,基于监控视频的行人检测算法不断被提出。由于现有的行人检测算法受到光照、视角、尺度、姿势以及部分遮挡等因素的影响,使得行人检测仍然是一个开放性的问题。该文针对现有行人检测算法在处理复杂背景以及尺度变化等情况时存在检测精度不高的问题,提出了一种基于时空梯度方向直方图与级联支持向量机的行人检测算法。时空梯度方向直方图用于描述行人的外观特征和运动特征,通过对外观特征、运动特征进行融合,采用级联支持向量机算法对行人检测器进行训练,最终得到分类效果好的行人检测器,实现更好的检测性能。  相似文献   

2.
基于Kalman滤波和边缘直方图的实时目标跟踪   总被引:6,自引:0,他引:6  
为提高光照变化和背景混淆下的实时跟踪效果,提出了基于Kalman滤波和边缘直方图特征(edge orientation histogram, EOH)的实时目标跟踪方法.边缘方向直方图对光照变化不敏感,且对颜色变化依赖程度低,适合背景混淆和光照变化场合下跟踪.Kalman滤波用于预测目标位置和角度,通过预测调整边缘方向直方图的计算得以快速找到跟踪目标,提高边缘方向直方图的匹配能力.经过实际复杂背景和光照场景下与颜色直方图的多组对比测试,颜色直方图很快会失去跟踪目标, EOH能快速正确跟踪,说明EOH和Kalman滤波能在这种场景下快速正确跟踪目标.  相似文献   

3.
4.
衣着颜色是行人最显著的表观特征,在视频监控场景中极易受到光照变化的影响.为此,笔者提出了一种基于多尺度光照估计和层次化分类的衣着颜色识别方法.首先,提出一种多尺度局部反射统计的光照估计模型,通过该模型实现对偏色图像的光照矫正;其次,为了精确地识别衣着颜色,设计基于融合多颜色空间特征的层次化分类器;最后,在校园监控场景采集4 998张行人衣着图像(晚上2 052张,白天2 946张)进行对比实验.实验结果表明,该方法能有效提高监控视频中衣着颜色识别准确率且至少提高12.5%.  相似文献   

5.
针对行人检测易受物体遮挡以及光照变化干扰的问题,提出一种融合颜色与深度信息的多通道特征行人检测方法.首先,颜色采用Chn Ftrs方法中的通道,深度在其基础上引入法向量方向通道,并用快速图像特征金字塔来加速颜色和深度的通道特征的计算.其次,通道特征作为级联Ada Boost的候选特征点集输入,分别训练得到颜色和深度分类器,按一定比例权重融合颜色和深度信息进行检测.实验表明,该方法提高了检测精度,对光照变化、物体遮挡具有较好的鲁棒性.  相似文献   

6.
针对目标长时间大面积被物体遮挡所导致的跟踪位置偏差或丢失,提出一种基于证据理论和多核函数融合的目标跟踪方法.首先,采用Mean-Shift方法分别计算边缘方向直方图模型和颜色直方图模型;其次,使用特征融合的方法将2种特征模型进行融合;再采用多核函数计算出多个相对应的目标位置估计;运用基于证据理论的方法对已获得的不同目标位置估计进行判断取舍和计算,计算出最理想的目标区域作为最终的目标位置.经过这样的处理和计算可以保证在遮挡的情况下能够实时准确地跟踪上原始目标.实验结果表明,所提算法在处理目标大面积遮挡、光照变化等问题时具有更好的性能和鲁棒性.  相似文献   

7.
为了提高面向监控视频的行人检索的准确率和鲁棒性,提出了一种基于HSV颜色直方图与ResNet50的两级检索算法.首先利用HSV颜色直方图对行人进行初筛,再采用ResNet50预训练模型对目标行人进行二级检索.在自制数据库上对不同模型进行行人检索实验,结合准确率、召回率、F-Measure和检索时间这4个指标进行评价,验证了该算法的有效性.最后基于该算法设计了一个检索特定目标行人监控视频的系统,为监控视频的快速检索提供了解决方案.  相似文献   

8.
颜色特征是图像重要的特征,颜色相关图则是一直以来基于图像内容检索中最常用的特征描述方式,但是目前基于颜色相关图的图像检索算法存在着计算复杂度高,检索精确度低的问题.为了弥补基于颜色相关图的图像检索算法所存在的不足之处,本文从颜色量化上对颜色直方图进行了修改并结合空间分布熵来描述颜色的空间关系.根据8中心色量化规范得出了64中心色量化最终将所有颜色划分为64类,用颜色直方图来描述此64类颜色.空间分布熵则反映了某种颜色的像素在图像空间中的平均分散程度.实验结果表明,将两者结合使用作为颜色特征矢量,不但减少了计算复杂度,而且还提高了检索精度和检索效率.  相似文献   

9.
本文针对未进行后期编辑的视频序列设计了一个视频摘要系统.以视频帧图像的累积直方图来提取图像特征,有效地解决了光照的改变使镜头内直方图差异较大以及直方图对物体/摄像机的运动的鲁棒性有限两大问题,并结合了滑动窗口算法,有效地实现对视频序列的镜头边界检测.另外,本文还提出了一种基于镜头和图像内容的关键帧提取算法,降低计算的复杂度,并且提取的关键帧能更全面准确地体现原视频的内容.  相似文献   

10.
针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性.  相似文献   

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