復(fù)雜交通環(huán)境下的人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、復(fù)雜交通環(huán)境中基于視頻圖像序列的多目標(biāo)跟蹤與識(shí)別技術(shù)是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)領(lǐng)域近年來(lái)備受關(guān)注的熱點(diǎn)之一,其涉及的技術(shù)知識(shí)十分廣泛,包括計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理與模式識(shí)別、人工智能、通信等技術(shù)的綜合應(yīng)用。本文以實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)——多目標(biāo)的識(shí)別為方向,針對(duì)車載監(jiān)控視頻中的人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別及涉及的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行深入研究。通過(guò)分析現(xiàn)有的目標(biāo)識(shí)別技術(shù),針對(duì)傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別方法和近年來(lái)王守覺院士提出的從人類認(rèn)識(shí)事物角度出發(fā)的仿生模式識(shí)別法的比

2、較,本文提出基于模糊K.近鄰改進(jìn)的高維仿生人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別法和結(jié)合仿生模式識(shí)別和Adaboost的人體目標(biāo)識(shí)別法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了兩種方法的有效性和優(yōu)越性。
   首先,本文研究了復(fù)雜交通環(huán)境下基于視頻圖像基礎(chǔ)處理技術(shù)。對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括圖像的去噪和增強(qiáng)處理,采用不同的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,選擇中值濾波和直方圖均衡化處理法作為本文的圖像預(yù)處理技術(shù)。通過(guò)分析復(fù)雜交通環(huán)境下的各種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景變化和多目標(biāo)提取的難題,采用基于改進(jìn)的自

3、適應(yīng)混合高斯模型的背景差減法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取法。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征提取階段,詳細(xì)分析人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓圖像的基礎(chǔ)上,融合基于輪廓的邊界矩特征、形狀特征和梯度特征參數(shù)作為人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征值。
   在人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法中,根據(jù)基于高維空間覆蓋的仿生模式識(shí)別理論及人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在特征空間中的分布,設(shè)計(jì)三角形神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)樣本的覆蓋。并針對(duì)覆蓋空間構(gòu)造方法,提出基于密度選擇的三角形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間覆蓋算法。在仿生模式識(shí)別算

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