行人检测技术研究与实现

发布时间：2017-04-14 14:25

  本文关键词：行人检测技术研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：行人检测技术伴随着智能视频监控、车辆辅助驾驶、城市安防、智能机器人等渐渐成为了机器视觉领域的热点问题。但是由于行人不是刚性物体,具有姿态的多样性。且复杂的背景环境以及其他物体带来的遮挡,这都使行人检测成为比较棘手的问题。本文的主要工作有以下几个方面:(1)对经典的HOG特征展开进行研究,分别对比了在不同坐标系下的HOG特征的DET曲线。并将不同坐标系下的HOG特征进行融合,分别在线性核函数和高斯核函数下,进行实验。并对经典HOG和改进后的HOG特征进行PCA降维,分别在线性核函数和高斯核函数下进行实验。实验表明融合后的HOG在线性核函数上,无论是否进行PCA降维,都表现出较好的效果,但是在高斯核函数下,效果没那么明显。(2)介绍了被广泛关注的可变形部件模型(DPM模型),DPM模型中的HOG特征相对经典的HOG特征做了很大的改进,有很好的检测率。(3)行人再识别的问题也渐渐成了一个热点问题,本文采用三种不同方式的分割,并分别提取其空间颜色直方图进行实验,实验表明横向分割具有较好的识别率。(4)将SVM+HOG行人检测模块和高斯背景建模模块相结合,并用VC++实现了行人检测和跟踪系统。
【关键词】：行人检测 SVM DPM模型 行人再识别 行人跟踪
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-11
• 1.1 研究背景和意义8
• 1.2 行人检测研究状况8-10
• 1.3 论文的组织结构10-11
• 2 行人检测算法概述11-19
• 2.1 行人检测基本框架11
• 2.2 行人检测数据集介绍11-12
• 2.3 特征提取12-15
• 2.3.1 Haar特征12-13
• 2.3.2 LBP特征13-15
• 2.3.3 HOG特征15
• 2.4 分类器简述15-17
• 2.5 窗口融合17-18
• 2.6 本章小结18-19
• 3 基于SVM和改进的HOG特征的行人检测算法19-33
• 3.1 SVM的分类原理19-23
• 3.1.1 统计学习理论19
• 3.1.2 支持向量机分类19-23
• 3.2 HOG特征的计算23-25
• 3.3 实验结果与分析25-32
• 3.3.1 性能评价指标25
• 3.3.2 改进的HOG实验25-29
• 3.3.3 PCA降维实验29-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 基于DPM模型的行人检测33-43
• 4.1 DPM模型中的HOG特征33-34
• 4.1.1 DPM模型中改进的HOG特征33-34
• 4.1.2 HOG特征金字塔34
• 4.2 DPM模型概论34-36
• 4.2.1 DPM模型组成34-35
• 4.2.2 可变形部件建模35-36
• 4.3 DPM模型检测36-37
• 4.4 隐形支持向量机37-39
• 4.5 DPM模型的训练过程39
• 4.6 实验结果和分析39-42
• 4.6.1 评价标准39-40
• 4.6.2 实验结果40-42
• 4.7 本章小结42-43
• 5 基于空间颜色直方图的行人再识别43-51
• 5.1 颜色空间43-45
• 5.2 颜色空间模型的转换45-46
• 5.3 HSV颜色空间的量化和直方图46
• 5.3.1 颜色空间的量化46
• 5.3.2 颜色直方图和累加直方图46
• 5.4 颜色特征的相似性度量46-47
• 5.5 实验结果与分析47-50
• 5.6 本章小结50-51
• 6 行人检测与跟踪系统51-62
• 6.1 目标检测介绍51-55
• 6.1.1 EM算法概述51-52
• 6.1.2 EM算法应用于混合高斯模型参数估计52-53
• 6.1.3 混合高斯模型背景建模53-55
• 6.2 目标跟踪算法介绍55-58
• 6.2.1 基于Meanshift算法的跟踪55-56
• 6.2.2 Meanshift的物理意义56-57
• 6.2.3 基于Meanshift的视频目标跟踪57-58
• 6.3 Camshift跟踪算法58-59
• 6.4 行人检测与跟踪系统实现59-61
• 6.5 本章小结61-62
• 7 总结和展望62-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士期间发表学术论文情况66-67
• 致谢67

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