基于surf的行人重识别研究

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1、基于SURF的行人重识别研宄摘要：伴随着城镇化的加速发展和人口的急速增加，城市的犯罪案件也有不断上升的趋势，如何在案件发生的第一时间跟踪目标行人的运动轨迹，从而快速锁定搜索范围，提高侦查的效率显得至关重要，融合HSV颜色模型和SURF算法的特点，选取VIPeR数据库中的图像进行识别，在准确度和测试时间上都有明显的提高。关键词：SURF算法；HSV颜色模型；行人重识别中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2016)22-0167-02随着城市的现代化发展的步伐，越来越多的摄像头出现在各个城市，它们时刻关注着人们在公共场所的一举一

2、动。英国是最早建立并使用视频监控系统的国家，如今欧美国家已经在公共场所建立了一系列视频监控［1］，如地铁站，每隔几米就有1-2个摄像头，为居民的人身安全提供了重要的保障。2005年9月我国公安部正式启动城市联网报警与监控系统建设，正式启动城市联网报警与监控系统建设，在全国推行“平基于SURF的行人重识别研宄摘要：伴随着城镇化的加速发展和人口的急速增加，城市的犯罪案件也有不断上升的趋势，如何在案件发生的第一时间跟踪目标行人的运动轨迹，从而快速锁定搜索范围，提高侦查的效率显得至关重要，融合HSV颜色模型和SURF算法的特点，选取VIPeR数据库中的图像进行

3、识别，在准确度和测试时间上都有明显的提高。关键词：SURF算法；HSV颜色模型；行人重识别中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2016)22-0167-02随着城市的现代化发展的步伐，越来越多的摄像头出现在各个城市，它们时刻关注着人们在公共场所的一举一动。英国是最早建立并使用视频监控系统的国家，如今欧美国家已经在公共场所建立了一系列视频监控［1］，如地铁站，每隔几米就有1-2个摄像头，为居民的人身安全提供了重要的保障。2005年9月我国公安部正式启动城市联网报警与监控系统建设，正式启动城市联网报警与监控系统建设，在全国推行“

4、平基于SURF的行人重识别研宄摘要：伴随着城镇化的加速发展和人口的急速增加，城市的犯罪案件也有不断上升的趋势，如何在案件发生的第一时间跟踪目标行人的运动轨迹，从而快速锁定搜索范围，提高侦查的效率显得至关重要，融合HSV颜色模型和SURF算法的特点，选取VIPeR数据库中的图像进行识别，在准确度和测试时间上都有明显的提高。关键词：SURF算法；HSV颜色模型；行人重识别中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2016)22-0167-02随着城市的现代化发展的步伐，越来越多的摄像头出现在各个城市，它们时刻关注着人们在公共场所的一举

5、一动。英国是最早建立并使用视频监控系统的国家，如今欧美国家已经在公共场所建立了一系列视频监控［1］，如地铁站，每隔几米就有1-2个摄像头，为居民的人身安全提供了重要的保障。2005年9月我国公安部正式启动城市联网报警与监控系统建设，正式启动城市联网报警与监控系统建设，在全国推行“平安城市”建设。当今城镇化的快速发展，使得社会治安变的日趋复杂，公共安全问题不断凸显。目前我国的在刑事案件侦破中，以人力搜捕为主，视频监控为辅的模式，大大地影响了工作效率，同时也耗费了很多的人力和物力。如何充分利用视频监控系统，建立对目标人物的快速定位、跟踪和追捕的侦查系统显得

6、尤为重要。本课题研宄如何快速地在事件发生后，对目标行人的运动轨迹进行定位，使公安部门及时锁定目标人物的方位，从而有效地减少搜索范围，从而减少人力和物理的浪费。当前，已有的行人重识别方法是基于特征描述和基于距离度量方法，这两种方法分别从图像的两个方面进行识别，存在训练时间长，复杂度高，存储开销大的问题。针对这些问题，本文提出一种基于SURF的行人重识别方法。首先在HSV颜色空间对行人图像进行初次识别，建立备选图像集，然后使用SURF算法对备选图像集提取特征点，进行精确识别。1HSV颜色模型建立备选图像集一般，通过摄像机获得的图像是RGB颜色模型，而RGB

7、颜色模型容易受到强光，弱光，阴影等因素的影响，使它的稳定性受到影响，并且是面向硬件的，不是面向用户的。1978年A.R.Smith在创建了HSV颜色模型［2］，也称六角锥体模型(HexconeModel)，HSV是基于人的眼睛对色彩的识别，是一种从视觉的度定义的颜色模式。将色彩分解为色调，饱和度及亮度，是一种针对用户观感的颜色模型。RGB转换到HSV颜色空间的关系如上。因为目标行人在不同的摄像头下获得的图片亮度会有些差异，为了提高检测的准确性和效率，舍弃图像中表示亮度的V特征，只提取图像的H和S特征，由于HSV颜色空间中的颜色比较丰富，本文只提取像中出

8、现频率超过50%颜色的H和S特征，并且选取图像横向20%-80%,纵向20%-40%作为上衣的