基于視頻的人體檢測與計數(shù)技術(shù)研究.pdf

1、在經(jīng)濟快速發(fā)展、人口頻繁流動的今天,對公共場所人流進(jìn)行有效的監(jiān)測與管理,是亟待解決的問題?；谝曨l圖像序列的人體檢測與計數(shù)技術(shù)可應(yīng)用于社會、經(jīng)濟、交通、文化旅游等很多方面。由于大多數(shù)場所都存在可控制行人數(shù)量的入口,而在這些入口處通常都安裝有攝像機拍攝人體面部以便進(jìn)行監(jiān)控。本文充分考慮了這一現(xiàn)有資源的特點,著重研究了靜止攝像頭斜置情況下的視頻人體運動目標(biāo)檢測與跟蹤計數(shù)技術(shù)。本研究主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴在運動人體檢測方面,通過分析

2、相關(guān)運動目標(biāo)檢測算法的優(yōu)缺點,提出了一種以自適應(yīng)背景模型為基礎(chǔ)的背景差分法對運動人體目標(biāo)進(jìn)行粗分割。通常,無論是商場等公眾場合還是公司門禁的視頻監(jiān)控中都能觀測到正面運動人體目標(biāo)的面部。本文在粗分割基礎(chǔ)上通過人臉檢測來提高目標(biāo)檢測的精度。由于視頻監(jiān)控中人臉姿態(tài)各異,不利于提取人體面部特征,故本文通過膚色分割來檢測人臉。通過分析研究現(xiàn)有膚色分割算法,本文提出了一種改進(jìn)的橢圓膚色模型。經(jīng)過膚色分割后再通過適當(dāng)?shù)募s束條件來確定正確的人臉區(qū)域。<

3、br>　　 ⑵在運動人體目標(biāo)跟蹤方面,采用了GM(1,1)模型與多特征按重要性順序選擇性匹配的目標(biāo)跟蹤方法。首先分析了灰色預(yù)測理論用于人體目標(biāo)跟蹤的可行性及優(yōu)點,將灰色預(yù)測理論應(yīng)用于靈活多變的行人的跟蹤預(yù)測之中。通過將跟蹤目標(biāo)定為人體面部來減小行人的形變對結(jié)果的影響;通過預(yù)測縮小人體目標(biāo)檢測區(qū)域及選擇性特征跟蹤來提高系統(tǒng)的速度。
　　 ⑶在運動人體檢測與計數(shù)系統(tǒng)的仿真實現(xiàn)方面,在上述研究內(nèi)容的基礎(chǔ)上,通過設(shè)定計數(shù)區(qū)計算通過入口