深度图像下基于特征学习的人体检测方法研究

《深度图像下基于特征学习的人体检测方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体己经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为()课题(组)的研究成果，获得()课题(组)经费或实验室的资助，在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。)声日月人(麴：椭护L甲年厂月审日厦门大学学位论文著作权使用声明本人同意厦门大学根据《中华人民共和

2、国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。(V)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打。，v，，或填上相应内容。保密学位论

3、文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声日月人(蚴：咯誊碍b‘悔瑚I[i日摘要人体检测是计算机视觉领域的研究热点与难点，在智能监控、智能家居服务型机器人、汽车的安全驾驶、机器人视觉导航、智能交通、游戏娱乐等方面都有广泛的应用。人体检测不仅有直接的应用价值，同时也是计算机实现人体动作行为识别和跟踪等视觉技术的基础，具有很好的理论研究价值。根据图像数据类型的不同，人体检测的研究大体分为基于RG

4、B图像的检测与基于深度图像的检测。目前，基于RGB图像上的人体检测已经取得一定的进展，但RGB图像的人体检测，常常因为受光照变化、阴影、物体遮挡及复杂背景等因素的干扰，检测性能大受影响。深度图像作为一种新型的数据描述方式，不仅可以保存物体的空间位置信息，而且具有保护隐私、不受光照变化影响以及维度小的优点。随着Kinect传感器的出现，基于深度图像的人体检测逐渐成为新潮。本文围绕深度图像的人体检测，首先概述了基于RGB图像的人体检测与基于深度图像的人体检测的研究现状，并对人体检测里一些常用特征提取方法的基本

5、思想与原理做简要介绍。在对国内外计算机视觉领域的人体检测研究方法做归纳与总结的基础上，重点进行了如下两个方面的工作：1．在检测速度方面，针对滑动窗口法在人体检测方面存在搜索空间大的问题，提出了检测前聚类的概念，将其加入人体检测框架。为加速特征提取过程，在人体检测前预先对人体的可能位置进行定位，并裁剪出待检测图像集。2．在深度图像的人体描述子方面，将深度学习方法引入深度图像的人体检测中，通过稀疏自编码(SAE)来学习人体的深度特征，并对图像的深度信息进行重新编码，从而实现图像的特征提取。最后，在SZUKin

6、ect人体检测数据集上，我们将本文所用的深度学习方法SAE提取的人体特征与深度图像人体检测里的一些典型的特征提取方法，如HOD，HDD，SLTP，RDSF，以及我们改进的SLTP算法进行实验对比。在分类器的选择上，比较了SVM与Softmax两种分类器的检测性能。实验结果表明本文对基于深度图像的人体检测框架的改进很大程度上提高了人体检测的速度。深度学习算法在深度图上的人体检测是有效的。I关键词：人体检测；深度图像；特征学习；候选位置。AbstractAsahotanddifficulttopicinthe

7、fieldofcomputevision，humandetectionhasbewidelyusedinmanypracticalapplications，rangefromintelligentvideosurveillance，housekeepingservicerobots，assistantdriVingsystem，Machinenavigation，intelligenttransportationetc．Exceptthevalueofapplications，humandetection

8、isafundamentalresearchforhigh—leVelcomputerVisiontechn0109ysuchashumanbehaviorrecognitionandhumantracking．Dependingonthetypeofimagedata，humandetectionisdividedintoRGBimageanddepthimage．Currently，researchofhumandetec