基于曲率尺度空間的人頭部檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機的發(fā)展以及人工智能的興起,模式識別在近年迅速發(fā)展成為一門新的學科。圖像處理技術以數字圖像為主要處理對象,通過一定的算法將圖像信息提取出來,為智能識別服務。人體頭部檢測技術作為智能識別的初始處理階段,它檢測的精度和效率直接影響到各項研究的最終識別效果。由于其在計算機應用領域的重要性,人頭部檢測已經引起了人們極大的興趣和研究熱情?;谛螤畹娜祟^部檢測方法對人頭形狀進行多方位分析,采用區(qū)別于其它物體的形狀特征對人頭部進行檢測,具有準

2、確率高、應用廣泛、抗干擾能力強等特點。因此在場景多變的智能應用中,基于形狀的人頭部檢測方法已成為首要選擇。
   本文研究了基于形狀的人頭部檢測技術,主要研究內容和工作成果如下:
   第一、提出一種幀間差分與背景差分相結合的運動目標檢測方法對目標物體進行提取,并利用混合高斯模型對背景進行更新。這種方法能夠持續(xù)穩(wěn)定地提取運動物體,為后續(xù)的人頭部檢測提供了必要保證;
   第二、在對現有的人頭部檢測算法深入研究的基

3、礎上,提出一種基于曲率尺度空間的人頭部檢測算法,該算法建立在頭部與身體輪廓之間無論從何種方位上看都成一個類似于歐米加(Ω)形狀的基礎上,利用曲率尺度空間的角點檢測方法對人頭輪廓的特征點進行檢測,采樣不同角度的人頭圖像并計算圖像中人頭的大小比例,根據直方圖得出其取值范圍,利用上述特征對人頭進行定位。實驗表明,該算法能夠有效地檢測出圖像序列中的人頭,誤檢率低。同時針對不同情況,將本文算法與現有的一些算法進行了比較。結果表明,該方法具有穩(wěn)定性

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