基于可变形部件模型的人体级联检测

【摘要】人体目标检测一直是计算机视觉和模式识别领域中的研究热点,随着时代的发展,人们的生活日趋丰富多彩,现代化高科技发展迅速,许多领域中都能涉及到人体检测,例如智能门禁系统、地铁站等。无论是单独的人体检测系统,还是将人体检测技术移植到其他平台上,人体检测技术的提高自然会促进人体检测系统的完善。虽然到目前为止有很多人体检测方法,但是由于人体本身具有灵活多变性以及检测环境的复杂性,人体检测依旧是一个富有挑战的研究课题。近年来,可变形部件模型越来越体现出在人体检测中的优越性,它可以利用人体的整体信息和各部分信息之间的关系来提高人体检测的效率,即使是复杂的人体目标或者在复杂的环境下该模型也能表现出很好的性能。由于HOG(HistogramsofOrientedGradients)特征能在光照、形状变化及复杂环境下表现出较强的鲁棒性,所以本文选取HOG特征来作为描述人体目标的特征。在提取人体特征信息后,利用LSVM(LatentSupportVectorMachine)来对其进行训练分类。建立可变形部件模型时,本文根据人体不同区域对检测效果的不同贡献,分别给不同的部件设置不同的权重,响应得分越大的部件对检测过程越重要。在基于前人研究的基础上,本设计对训练样本中的标记信息进行丰富,并对检测模型进行完善以提高检测性能。针对当前人体检测速度慢的问题,本文结合了级联检测的方法,利用级联模型和简化模型来代替原始模型来简化检测过程,实验结果可在不失检测精度的情况下大大提高检测速度。本文最后实验部分是在INRIA数据库和自建的图片库上进行的,取得了很好的检测效果,同时也证实了其很好的检测性能。
【作者】张闯；
【导师】申丽然；彭园；
【作者基本信息】大连海事大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】人体检测；HOG特征；部件模型；级联检测；

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