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时间:2019-03-17
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2、.■■’V,.X.卓游、T/,''、“式,^^'-;、\'.r如吟::'?;专业:通信与趋息系统研究生一心:胡强-稱^、:曹玉东副教授:古;\指导獅、、'勺?、-、一《-,>令、’,—-..'.?,?A."?’'、、H一'、、'—■.'?,^.^'、.‘、1?.V;、■、‘hkA:’._■?k.一■■立/.—;二O'、,巧;六年H月、I—,*\;x,-*、':.■'二V.r<
3、1-――;一-":.Atr.,—苗巧:、?二'—-‘.?年玄,、‘‘’子.^户■衣;IUt;MasterThesisResearchandImplementationonPedestrianDetectionTechnologySpeciality:CommunicationandInformationSystemsCandidate:HUQiangSupervisor:AssociateProfessorCAOYu-dongLiaoningUniversityofTechnologyJinzhou,121001,
4、ChinaMarch2016摘要辽宁工业大学硕士学位论文摘要行人检测技术伴随着智能视频监控、车辆辅助驾驶、城市安防、智能机器人等渐渐成为了机器视觉领域的热点问题。但是由于行人不是刚性物体,具有姿态的多样性。且复杂的背景环境以及其他物体带来的遮挡,这都使行人检测成为比较棘手的问题。本文的主要工作有以下几个方面:(1)对经典的HOG特征展开进行研究,分别对比了在不同坐标系下的HOG特征的DET曲线。并将不同坐标系下的HOG特征进行融合,分别在线性核函数和高斯核函数下,进行实验。并对经典HOG和改进后的HOG特征进行PCA降维,分别在线性核函数和高斯核函数下进行
5、实验。实验表明融合后的HOG在线性核函数上,无论是否进行PCA降维,都表现出较好的效果,但是在高斯核函数下,效果没那么明显。(2)介绍了被广泛关注的可变形部件模型(DPM模型),DPM模型中的HOG特征相对经典的HOG特征做了很大的改进,有很好的检测率。(3)行人再识别的问题也渐渐成了一个热点问题,本文采用三种不同方式的分割,并分别提取其空间颜色直方图进行实验,实验表明横向分割具有较好的识别率。(4)将SVM+HOG行人检测模块和高斯背景建模模块相结合,并用VC++实现了行人检测和跟踪系统。关键词:行人检测;SVM;DPM模型;行人再识别;行人跟踪IAbs
6、tract辽宁工业大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofintelligentvideosurveillance,driverassistant,citysecurity,intelligentrobots,pedestriandetectiontechnologybecomeafocusinthefieldofmachinevision.Butthepedestriansarenotrigidobjects,withavarietyofposture.Forcomplexbackgroundandotherobjects
7、bring,thepedestriandetectionhasbecomeadifficultproblem.Themainworkofthesisareasfollows:(1)ThisthesisstudiestheclassicalHOGfeatureandcomparedtheDETcurveofHOGfeatureindifferentcoordinatesrespectively.BasedonHOGcharacteristicsofdifferentcoordinates(thedimensiondecline),respectively,i
8、nthelinearkernelfunctionandGaussk
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