人体检测在复杂环境中的研究与应用.pdf

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1、论文题目人体检测在复杂环境中的研究与应用专业学位类别工程硕士学号201092020368作者姓名周子松指导教师张扬教授万方数据分类号密级注1UDC学位论文人体检测在复杂环境中的研究与应用（题名和副题名）周子松（作者姓名）指导教师张扬教授电子科技大学成都李爱民高级讲师95784部队成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2012.09论文答辩日期2012.11学位授予单位和日期电子科技大学2012年12月27日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据IN

2、COME_SELLING_STOREMANAGEMENTSYSTEMBASEDONTHECMMISPECIFICATIONANDSSHFRAMEWORKAThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SoftwareEngineeringAuthor:ZhouzisongAdvisor:Prof.ZHANGYangSchool:SchoolofElectronicEngineering1万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师

3、指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：周子松日期：2012年9月15日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进

4、行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日2万方数据摘要摘要人体检测与跟踪作为计算机视觉中的重要研究方向，融合了检测与跟踪两种重要技术，在视频监控、军事探测侦察等领域拥有很大的应用前景。但是，由于实际应用环境的多变与复杂性、人体跟踪过程中的遮挡、尺度变化等难点问题，人体目标检测跟踪仍然距离实际应用具有很大差距，具有较过阔的研究空间。本文针对人体目标跟踪及检测的问题，首先研究了一种局部块计算方法，将人体划分为若干个局部块，依据局部块的运动趋势来计算目标的

5、变化，建立计算模型利用局部块的相似度计算整体目标遮挡度，并且将该模型融入到基于检测的人体目标跟踪算法过程中。先将人体目标划分为多个局部块，每个块中提取梯度方向直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）和颜色直方图(Histogramofcolor,HC)作为特征进行分析。同时，基于人体轮廓对人体目标的头部进行单独分析，得出此方法在出现慢速运动的人体头部目标以及背景中出现光照变化和异物干扰等情况下均具有较好的检测能力。综合以上两种模型及计算方法，有效的处理跟踪过程中存在遮挡、干扰及尺度变化的环境情况，最终保证

6、跟踪算法的鲁棒性。关键词：人体检测，局部块模型，复杂环境，头部检测I万方数据AbstractAbstractAsanimportantresearchdirectionincomputervision,humanbodydetectionandtrackingmergetwoimportanttechnologywhichisdetectionandtrackingtogether,andhavegreatapplicationprospectinmanyfields,suchasvideomonitoring,militarydete

7、ctionreconnaissanceandsoon.Butbecauseofthevarietyandcomplexityofpracticalapplicationenvironment,occlusionintheprocessoftrackinghumanbody,scalechangeandotherdifficulties,thehumanbodytargetdetectionandtrackingstillhasagreatdistancetoapplication,andhasabroadstudyspace.Howto

8、solvethedifficultproblemaboveinordertomakehumanbodytargettrackinghashighrobustness,isofgreatsignificanc