基于认知视觉注意模型的行人检测

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1、中图分类号：TN911.73论文编号：102870416-SZ008学科分类号：081002硕士学位论文基于认知视觉注意模型的行人检测研究生姓名龚元专业类别电子与通信工程专业领域图像处理与机器视觉指导教师黎宁副教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二О一五年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringPedestrianDet

2、ectionBasedonVisualAttentionModelAThesisinElectronicandCommunicationEngineeringbyYuanGongAdvisedbyAssociateProf.NingLiSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了

3、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，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天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适用本承诺书)作者签名：日期：摘要视频监控系统下的行人检测智能化一直以来都是计算机视觉研究的热点问题，广泛地应用在高铁站、机场、大型商贸广场等公共场所。近年来，随着视觉注意机制的研究不断深入，视觉注意机

4、制在目标检测与跟踪中越来越引起广泛重视，并且取得了实质性的进展和突破。因此，将视觉注意机制应用到行人检测中具有重要的意义和应用价值。本文重点研究基于认知视觉注意机制的行人检测方法，研究工作主要包括以下三个方面。1）采用自底向上和自顶向下的注意引导相结合的方法，构建空域静态视觉注意模型。首先，根据行人目标特性，通过强化初级视觉特征中的方向信息，改进自底向上的认知视觉注意模型，使得生成的视觉显著图能够更好地适应行人检测。其次，利用行人自身属性，采取区域模型和高斯模型相结合的方法，建立高斯肤色模型。在自顶向下

5、的视觉注意模型中，提出了以肤色特性作为视觉注意的引导，满足行人检测的需要。最后，通过大量实验分析，确定合适的加权系数，将上述两种注意机制进行合并，构建出空域静态视觉注意模型。利用MIT、CAT2000以及EyeCrowd三个视点数据库的数据对所建立的注意模型进行了实验，仿真结果验证了该模型在行人检测的有效性。2）引入时域运动特征，建立时空域相融合的视觉注意模型。在空域静态视觉注意模型的基础上，结合帧差法和光流法，检测出运动矢量，并对其矢量场进行滤波处理。然后，利用运动熵值，对运动矢量的显著性进行分析，从

6、而更好地引入运动特征，建立起时空域相结合的视觉注意模型。选取iLIDSdatabaseofAVSS2007conference标准库、PETS2006数据库以及实拍行人视频，对所提出的时空域模型用于行人检测的适应性进行了验证。3）提出基于视觉显著性的行人检测跟踪算法。首先，利用所提出的视觉注意模型，对视频图像的显著性进行判定。然后，采用梯度直方图和支持向量机相结合的方法，对显著区域中的行人进行检测。最后，利用均值漂移方法，以显著性为注意引导，实现行人跟踪。实验仿真表明，该算法有助于提高视频行人检测与跟踪

7、的性能。关键词：视觉注意模型，行人检测，视觉显著性，方向特征，肤色，运动熵值iABSTRACTPedestriandetectionundervideosurveillancesystemhasalwaysbeenahotissueincomputervisionresearch,whichiswidelyusedintrainstation,airport,largecommercialplazaandotherpublicplaces.Inrecentyears,withthedevelopment

8、ofvisualattentionmechanism,thevisualattentionmechanismispaidmoreandmoreattentioninobjectdetectionandtracking,andmakesthesubstantialprogressandbreakthrough.Therefore,itisofgreatsignificanceandapplicationvaluetoapplyvisualat