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文檔簡介
1、行人檢測近年來在智能車輛領(lǐng)域研究中備受關(guān)注。通過紅外攝像機對目標(biāo)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控，具有一定的穿透能力，受煙、霧、雨、雪的影響較小，可以實現(xiàn)全天候、遠(yuǎn)距離觀測。因此，開展紅外視頻序列中的行人目標(biāo)檢測與識別方法的研究，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
本文針對紅外視頻圖像序列中的行人進(jìn)行了檢測與識別算法的研究。論文的主要研究內(nèi)容包括以下幾點：
(1)在行人的檢測方面，本文對傳統(tǒng)的紅外行人檢測算法以及這些算法的優(yōu)缺點和應(yīng)用場合進(jìn)行了
2、概述?？紤]到本文中紅外攝像機和行人都在運動的特點。本文采用了先對圖像進(jìn)行閾值分割，得到可能存在行人的區(qū)域。然后結(jié)合行人的幾何特征，達(dá)到檢測行人的效果。
(2)本文針對行人區(qū)域中可能存在多行人粘連的問題，提出了建立行人的頭部模板對多行人的頭部區(qū)域進(jìn)行檢測，將粘連的多行人分割成了單個的行人，有效地解決了多行人的粘連問題。
(3)在行人的識別方面，本文采用Haar-like特征結(jié)合Adaboost算法組成的分類器和HOG特
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