復(fù)雜背景下的頭肩像檢測與定位.pdf

1、頭肩圖像檢測是人體分析研究中受關(guān)注的研究方向,是人臉檢測的第一步,也是行人檢測的基礎(chǔ).頭肩圖像檢測在智能監(jiān)視系統(tǒng)和基于內(nèi)容的圖像索引等方面都有廣泛的應(yīng)用,因而研究快速而且準(zhǔn)確的頭肩圖像檢測技術(shù)具有十分重要的意義.該文研究的是在復(fù)雜背景下對灰度圖像中頭肩像的檢測問題,從基于樣本學(xué)習(xí)的方法出發(fā),提出了一種基于支持向量機(jī)(SVM)和離散小波變換(DWT)的頭肩像檢測算法.該算法由訓(xùn)練和檢測兩部分組成.訓(xùn)練過程是收集大量頭肩樣本和"非頭肩"樣本

2、,然后將訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行Haar小波變換,選擇變換后圖像的低頻子帶的小波系數(shù)作為特征,訓(xùn)練一個由線性SVM分類器和非線性SVM分類器組成的復(fù)合分類器.檢測階段應(yīng)用訓(xùn)練好的復(fù)合分類器對圖像進(jìn)行檢測,以確定圖像中頭肩像的位置.論文給出了使用該算法檢測頭肩圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,由85張包含153個頭肩圖像組成的測試圖集中,其正確率達(dá)到87.58%.將該算法應(yīng)用到動態(tài)頭肩像檢測,采用基于運(yùn)動檢測的背景分離技術(shù)獲得圖像中可能存在的頭肩像區(qū)