基于粒度計(jì)算和D-S證據(jù)決策融合的人形識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著科技的飛速發(fā)展,視頻監(jiān)控技術(shù)也隨之成熟,而人形識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)代視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心技術(shù)之一。人形識(shí)別對(duì)智能視頻監(jiān)控技術(shù)具有十分重要的理論價(jià)值和應(yīng)用意義,人們丌始日益重視人形識(shí)別的研究。
　　 人形識(shí)別是指將監(jiān)控視頻中的人形檢測(cè)出來(lái)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì),而人形識(shí)別的過(guò)程一般可分為三個(gè)部分,即視頻圖像預(yù)處理、人形特征的提取以及人形識(shí)別。本文首先綜述了課題的研究背景,分析了國(guó)內(nèi)外關(guān)于人形識(shí)別研究現(xiàn)狀與進(jìn)展并且闡明了課題的研究意義。在此基礎(chǔ)上,提

2、出了基于算術(shù)平均數(shù)粒度計(jì)算的人形特征約簡(jiǎn)算法,即基于多核和D-S證據(jù)的人形識(shí)別算法,具體內(nèi)容如下:
　　 1)詳細(xì)闡述了適合于視頻圖像幀的特征提取方法及特征融合技術(shù),闡述了支持向量機(jī)理論、為新的算法提供理論支持。
　　 2)提出了基于算術(shù)平均數(shù)粒度計(jì)算的人形特征約簡(jiǎn)算法,將基于粒度計(jì)算的屬性約簡(jiǎn)方法應(yīng)用于人形特征的篩選,避免了傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確消除冗余的缺點(diǎn)。采用支持向量機(jī)對(duì)目標(biāo)圖片進(jìn)行人形識(shí)別,記錄不同特征參數(shù)下的識(shí)別率

3、,求出其算術(shù)平均數(shù),并與單個(gè)數(shù)據(jù)做比較,簡(jiǎn)化決策表后通過(guò)粒度計(jì)算的方法約簡(jiǎn)人形特征。將得到的約簡(jiǎn)特征與原始特征在相同測(cè)試集下做人形識(shí)別實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能消除冗余,提高識(shí)別的性能,且該算法的健壯性較好。
　　 3)提出了基于D-S證據(jù)的人形決策融合識(shí)別算法。采用D-S證據(jù)的思想,對(duì)相同的測(cè)試圖像樣本使用不同特征集進(jìn)行SVM分類,并用D-S證據(jù)的方法對(duì)各個(gè)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行決策融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用D-S證據(jù)的思想進(jìn)行人形決策