基于HOG和粒子濾波的行人檢測與跟蹤.pdf

1、視頻中物體的檢測與跟蹤是實現(xiàn)監(jiān)控智能系統(tǒng)的關鍵技術，它可以應用在駕駛員輔助系統(tǒng)、智能交通、公共安全等領域。而行人檢測與跟蹤是物體檢測與跟蹤的重要組成部分，行人姿態(tài)的多變性、各種背景干擾和實際場景中的不確定因素都增加了其復雜性和難度，加上其具有廣泛的商業(yè)價值和應用前景，近年來行人檢測與跟蹤成為計算機視覺領域的前沿和研究熱點。
　　本文在行人檢測與跟蹤研究中采用了梯度方向直方圖(Histogram of OrientedGradien

2、t,HOG)特征、支持向量機(Support Vector Machine，SVM)分類器、粒子濾波等理論知識，提出了基于HOG和粒子濾波的行人檢測與跟蹤方法，該方法可以有效檢測和跟蹤視頻中的行人目標。本文的主要研究工作和成果如下:
　　1、在行人檢測時，將HOG特征與SVM分類器相結合，完成了行人與非人體的分類檢測，檢測效果較好。該方法通過計算梯度并在梯度方向上提取出行人目標特征，然后利用支持向量機訓練出一個SVM分類器，根據(jù)實