基于红外图像的人体姿势识别方法研究
发布时间：2021-04-09 22:57
智能视频监控系统是图像处理领域、模式识别领域的研究热点,对于军用及民用都有重要的研究意义,而基于红外摄像头的智能监控更有实现全天候工作的优点,能在夜间或恶劣环境下工作。本文以红外智能监控系统为应用背景,主要对其关键技术红外人体姿势识别方法中的红外目标分割、特征提取以及分类识别这几个方面进行了研究。对于红外目标分割算法部分,基于传统的区域生长算法需要以人工交互的方式选取初始种子点,本文提出了将视觉显著性与区域生长结合的方法对其进行改进。利用基于频谱残差的视觉显著性模型来确定目标的显著区域,通过对显著图进行处理得到目标区域的重心,最后以重心作为起始点进行区域生长分割,实现了目标分割的自动化。对于特征提取算法部分,针对由于红外图像的成像特点造成的其纹理信息差、灰度信息分布低等缺点,本文分别以几何特征、傅里叶描述子、Hu不变矩对图像的形状特征进行提取,并根据稳定性及可区分性原则对提取的特征进行了优化选择。对于目标分类识别算法部分,分别使用了KNN算法及SVM算法完成了对自创建的红外人体姿势图像库的姿势识别,并提出了根据DTW距离对FKNN算法的改进算法,提高了识别的准确率。通过实验验证了本文所...
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中值滤波结果
通过将高斯核与所对应的图像位置进行卷积运算以实现对图像像素的加权平均从而去除了噪声。图2.3 所示为对于站立姿势的红外图像进行基于 5 5的高斯核的高斯滤波结果。(a) 原始图像 (b) 加噪图像 (c) 高斯滤波后图像图 2.3 高斯滤波结果2.2.2 数学形态学处理数学形态学处理是利用结构元素来对图像进行操作，主要可以用来提取目标的边界以及具有区域填充和去除噪声的作用。它是图像处理领域的有力工具，经常被用在图像的预处理和后处理的过程中。形态学处理主要分为膨胀、腐蚀以及开、闭运算[16]。
中 c1 、 c 2为常数，且 c1 + c2 1。进的 SR 模型具体流程如图 3.3 所示：原始图像水平梯度垂直梯度水平显著图最终显著图垂直显著图Prewitt算子SR模型SR模型融合图 3.3 改进的 SR 模型流程图实验结果分析图 3.4 所示，选取一张单目标红外图像和一张多目标红外图像作为测试数原始 SR 模型和改进的 SR 模型对数据组图像进行测试得到显著图，图中对应于原图、原 SR 模型所得结果、以及改进的 SR 模型所得结果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于边缘信息和Otsu的红外图像分割方法[J]. 曲杨,许卫东,杨骏堂,童俊. 指挥控制与仿真. 2017(06)
[2]基于区域生长的图像分割研究进展[J]. 徐蔚波,刘颖,章浩伟. 北京生物医学工程. 2017(03)
[3]红外图像预处理研究概述[J]. 时誉宁. 黑龙江科技信息. 2017(06)
[4]图像边缘检测算法的比较分析[J]. 王娟. 电子测试. 2016(23)
[5]红外成像制导技术发展展望[J]. 杨俊彦,吴建东,宋敏敏. 红外. 2016(08)
[6]基于Hu不变矩及傅里叶描述子的手势分类算法[J]. 张天飞,龙海燕,全海燕,丁娇,郭慧. 电子技术与软件工程. 2016(04)
[7]基于多特征的红外图像行人检测[J]. 胡庆新,王磊. 电子设计工程. 2016(04)
[8]模式识别及其在图像处理中的应用[J]. 高翔,邢玉娟. 自动化与仪器仪表. 2015(03)
[9]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛. 计算机学报. 2015(06)
[10]红外视频监控中的人体目标检测[J]. 汪金礼,王皓,袁宝红,刘鸿涛,苏亚辉,尹涛. 测试技术学报. 2014(01)
博士论文
[1]基于图像识别理论的智能交通系统关键技术研究[D]. 耿庆田.吉林大学 2016
[2]基于计算机视觉的行人交通信息智能检测理论和关键技术研究[D]. 王爱丽.北京交通大学 2016
[3]基于计算机视觉的人体行为识别研究[D]. 邵延华.重庆大学 2015
[4]灰度图像阈值分割的自适应和快速算法研究[D]. 阳树洪.重庆大学 2014
[5]红外图像中人体目标检测、跟踪及其行为识别研究[D]. 李建福.重庆大学 2010
[6]支持向量机方法及其应用研究[D]. 王书舟.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]基于智能监控系统的图像分割技术研究[D]. 杨洋.中国科学技术大学 2016
[2]基于视觉显著性的红外小目标检测算法研究[D]. 白婷.华中科技大学 2016
[3]基于傅里叶描述子的物体形状识别的研究[D]. 彭正初.哈尔滨工业大学 2016
[4]老人监护系统中的姿态识别算法研究[D]. 曲中鑫.哈尔滨工业大学 2015
[5]基于姿态估计的行为识别方法研究[D]. 张培浩.南京航空航天大学 2015
[6]融合多特征的图像检索研究[D]. 齐新勇.重庆大学 2014
[7]基于视频监控的人体异常行为识别系统研究[D]. 罗芳.广东工业大学 2013
[8]海空背景下红外舰船目标识别方法研究[D]. 刘世军.电子科技大学 2011
[9]基于形状特征的人体行为识别方法研究[D]. 黄静.燕山大学 2010
[10]基于人体姿势分析的智能监控系统研究[D]. 陈瑞强.燕山大学 2010
本文编号：3128457
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中值滤波结果
通过将高斯核与所对应的图像位置进行卷积运算以实现对图像像素的加权平均从而去除了噪声。图2.3 所示为对于站立姿势的红外图像进行基于 5 5的高斯核的高斯滤波结果。(a) 原始图像 (b) 加噪图像 (c) 高斯滤波后图像图 2.3 高斯滤波结果2.2.2 数学形态学处理数学形态学处理是利用结构元素来对图像进行操作，主要可以用来提取目标的边界以及具有区域填充和去除噪声的作用。它是图像处理领域的有力工具，经常被用在图像的预处理和后处理的过程中。形态学处理主要分为膨胀、腐蚀以及开、闭运算[16]。
中 c1 、 c 2为常数，且 c1 + c2 1。进的 SR 模型具体流程如图 3.3 所示：原始图像水平梯度垂直梯度水平显著图最终显著图垂直显著图Prewitt算子SR模型SR模型融合图 3.3 改进的 SR 模型流程图实验结果分析图 3.4 所示，选取一张单目标红外图像和一张多目标红外图像作为测试数原始 SR 模型和改进的 SR 模型对数据组图像进行测试得到显著图，图中对应于原图、原 SR 模型所得结果、以及改进的 SR 模型所得结果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于边缘信息和Otsu的红外图像分割方法[J]. 曲杨,许卫东,杨骏堂,童俊. 指挥控制与仿真. 2017(06)
[2]基于区域生长的图像分割研究进展[J]. 徐蔚波,刘颖,章浩伟. 北京生物医学工程. 2017(03)
[3]红外图像预处理研究概述[J]. 时誉宁. 黑龙江科技信息. 2017(06)
[4]图像边缘检测算法的比较分析[J]. 王娟. 电子测试. 2016(23)
[5]红外成像制导技术发展展望[J]. 杨俊彦,吴建东,宋敏敏. 红外. 2016(08)
[6]基于Hu不变矩及傅里叶描述子的手势分类算法[J]. 张天飞,龙海燕,全海燕,丁娇,郭慧. 电子技术与软件工程. 2016(04)
[7]基于多特征的红外图像行人检测[J]. 胡庆新,王磊. 电子设计工程. 2016(04)
[8]模式识别及其在图像处理中的应用[J]. 高翔,邢玉娟. 自动化与仪器仪表. 2015(03)
[9]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛. 计算机学报. 2015(06)
[10]红外视频监控中的人体目标检测[J]. 汪金礼,王皓,袁宝红,刘鸿涛,苏亚辉,尹涛. 测试技术学报. 2014(01)
博士论文
[1]基于图像识别理论的智能交通系统关键技术研究[D]. 耿庆田.吉林大学 2016
[2]基于计算机视觉的行人交通信息智能检测理论和关键技术研究[D]. 王爱丽.北京交通大学 2016
[3]基于计算机视觉的人体行为识别研究[D]. 邵延华.重庆大学 2015
[4]灰度图像阈值分割的自适应和快速算法研究[D]. 阳树洪.重庆大学 2014
[5]红外图像中人体目标检测、跟踪及其行为识别研究[D]. 李建福.重庆大学 2010
[6]支持向量机方法及其应用研究[D]. 王书舟.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]基于智能监控系统的图像分割技术研究[D]. 杨洋.中国科学技术大学 2016
[2]基于视觉显著性的红外小目标检测算法研究[D]. 白婷.华中科技大学 2016
[3]基于傅里叶描述子的物体形状识别的研究[D]. 彭正初.哈尔滨工业大学 2016
[4]老人监护系统中的姿态识别算法研究[D]. 曲中鑫.哈尔滨工业大学 2015
[5]基于姿态估计的行为识别方法研究[D]. 张培浩.南京航空航天大学 2015
[6]融合多特征的图像检索研究[D]. 齐新勇.重庆大学 2014
[7]基于视频监控的人体异常行为识别系统研究[D]. 罗芳.广东工业大学 2013
[8]海空背景下红外舰船目标识别方法研究[D]. 刘世军.电子科技大学 2011
[9]基于形状特征的人体行为识别方法研究[D]. 黄静.燕山大学 2010
[10]基于人体姿势分析的智能监控系统研究[D]. 陈瑞强.燕山大学 2010
本文编号：3128457
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