基于視頻的人體檢測與計數(shù)技術研究.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)技術可應用于社會、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檢測與跟蹤計數(shù)技術。本研究主要內容包括：
　　 ⑴在運動人體檢測方面,通過分析

2、相關運動目標檢測算法的優(yōu)缺點,提出了一種以自適應背景模型為基礎的背景差分法對運動人體目標進行粗分割。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的面部。本文在粗分割基礎上通過人臉檢測來提高目標檢測的精度。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的橢圓膚色模型。經(jīng)過膚色分割后再通過適當?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跟蹤方法。首先分析了灰色預測理論用于人體目標跟蹤的可行性及優(yōu)點,將灰色預測理論應用于靈活多變的行人的跟蹤預測之中。通過將跟蹤目標定為人體面部來減小行人的形變對結果的影響;通過預測縮小人體目標檢測區(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,在上述研究內容的基礎上,通過設定計數(shù)區(qū)計算通過入口