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1、人体检测论文：基于自适应特征的人体检测方法研究【中文摘要】人体检测是模式识别中重要的研究课题之一,在计算机视觉中有着广阔的应用。例如图像检索、智能监控、数字娱乐、高级人机交互、运动分析等。学习基于自适应特征的人体检测具有重要的实际意义,值得各界学者深入研究。由于人体在运动的过程中,有着不同的特征表现,导致可以用于检测人体的特征也是不同的。如果采用固定的某一种特征来检测各种情况下的人体运动目标显然得不到好的效果,所以针对不同的环境和运动情况,本论文采用基于自适应特征的人体检测方法。在对环境亮度、人体目标的运动方向和运动距离做出准确分析后自适应地选取最合适的人体特征来
2、用于对人体目标进行检测。实验证明,这种方法能够更可靠而且更准确地检测出视频中的运动人体。本文是以VisualC++集成开发环境为平台搭建的人体检测系统,主要通过头肩特征和人脸特征作为自适应准则特征选取的基础。其中头肩模型是根据所提取到的运动目标的二值图像的垂直投影直方图和水平投影直方图来确定的。头肩模型所需要的主要参数包括目标顶部的局部最大值点和目标的宽度。确定头肩模型后,需要提取头肩模型的Hu特征向量,最后求出此特征值与通过大量的测试得到标准人体头肩模型的Hu值的相似度,从而根据预先设定好的阈值判断出是否为人体。基于人脸特征的人体检测方法主要是利用了OpenCV
3、里的人脸检测分类器,此分类器是级联的Haar分类器,在级联的过程中采取了Adaboost算法来将多个弱分类器级联成一个强分类器。【英文摘要】Humandetectionhasbecomeanimportantresearchinthepatternrecognitionfield,itwillbewidelyusedinthefuturefortheadvantageofcomputervision.Forexample,imageretrieval,intelligentsurveillance,digitalentertainment,humancompute
4、rinteraction,sportsanalysisandotherfields.Theresearchonhumandetectionbasedonadaptivefeatureshasimportantpracticalsignificance.Forhumanmovementshavemanycomplexactions,sotheycanberepresentedbymanydifferentfeatures.Itwillnothaveperfectresultsifthereisonlyakindoffeatureisusedtodetectthemo
5、vinghumanwhoareindifferentenvironmentswithdifferentactions.Forthisproblem,anewideaisheldforthinthispaperthatisadaptivefeaturesselection.Forthisalgorithm,firstly,theenvironmentshouldbeanalyzed;secondly,thedirectionshouldbejudgedandlastlytheinformationaboutthedistancethatthehumanhadwalk
6、edshouldbegotbythesystem.Thenthemostsuitablefeaturewillbeselectedadaptivelybythesystem.Theexperimentalresultsindicatethatthismethodisfast,dependable,andeasily-operational.TheVisualC++IDEisusedastheplatformtocreateasystemforhumandetectioninthispaper.Itmainlydependsontwofeaturestodotheh
7、umandetectionadaptivelywhicharehead-shouldermodelandface’sfeature.Forbuildingthehead-shouldermodel,firstly,thelocalmaximumpointandtheobject’swidthofthebinaryimageshouldbefoundinthisalgorithmbyverticalprojectionhistogramandhorizontalprojectionhistogramrespectively.Throughthelocalmaximu
8、mpoin
