面向DSP實現(xiàn)的視頻頭肩檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、行人檢測與跟蹤是智能視頻分析領(lǐng)域中一個重要的研究課題。由于人體的頭肩呈現(xiàn)比較固定的類似“Ω”形狀和不易被遮擋等優(yōu)點，為行人的準確檢測和跟蹤提供了先決條件。本文對運動人體目標的檢測與跟蹤問題在單個固定攝像頭的場景下進行了研究與分析，其主要工作內(nèi)容如下描述：
　　首先，提取運動目標方面，分析了幾種典型的運動目標檢測方法。對于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中固定背景情形下，采用背景相減法提取運動目標。背景差分后，首先利用歸一化顏色信息消除運動目標的陰影，

2、然后使用數(shù)學形態(tài)學方法修復(fù)前景圖像和去噪。
　　其次，頭肩檢測方面，針對單一特征辨識度較低和頭肩尺度多樣性問題，本文提出了使用梯度方向直方圖(HOG）和局部二值模式（LBP）的串行融合特征來對頭肩圖像進行描述，融合后的特征送入支持向量機，并且通過Bootstrapping的方式對其進行訓(xùn)練，得到最終的頭肩判別模型，該方法使檢測效果得到了提升。
　　然后，頭肩跟蹤方面，本文選用了基于粒子濾波的跟蹤算法使用了加權(quán)彩色直方圖當作頭