红外图像中基于MAPMRF和亮度距离联合空间的人体检测.doc

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1、红外图像中基于MAP-MRF模型和亮度-距离联合空间的人体检测龚卫国1，杨金妃1，李建福1,2(1.重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，重庆400030；2.重庆教育学院计算机与现代教育技术系，重庆400067>摘要：本文对红外图像序列中的人体检测问题进行研究，提出了一种基于最大后验概率(MAP>-马尔可夫随机场

2、合空间的分类特征，并采用支持向量机

3、KeyLaboratoryforOptoelectronicTechnologyandSystemoftheEducationMinistryofChina,ChongqingUniversity,Chongqing,400030,China。DXDiTa9E3d2.DepartmentofComputerandModernEducationTechnology,ChongqingEducationColloge,Chongqing,400067,China>RTCrpUDGiTAbstract:T

4、hehumandetectionprobleminfar-infraredimagesequenceswasstudiedinthispaper,andaneffectivemethodforreal-timehumandetectionwaspresented.ThemethodwasbasedonMaximumAPosterior(MAP>-MarkovRandomFields(MRF>modelandintensity-distancejointspace.Accordingtotheimag

5、efeatureofMarkov,theforegrounddetectionprogrambasedonMAP-MRFmodelwasfirstadoptedtolocatetheregionsofinterest(ROI>.Then,itconstructedahumanrepresentingmodelwhichwasbasedonintensity-distancejointspaceandusedsupportvectormachine(SVM>toclassifyanddetectthe

6、pedestrianregion.Experimentalresultsondifferentfar-infraredimagesequencesshowthattheproposedschemeachieveshighlyaccuratehumandetection.5PCzVD7HxAKeywords:humandetection。far-infraredimage。MarkovRandomFields。jointspace。supportvectormachinejLBHrnAILg1引言基于

7、计算机视觉的人体检测技术广泛应用于智能视频监控、自动车辆辅助驾驶和高级人机接口等领域。在可见光视觉领域，目前已形成了许多有效的人体检测算法与监控系统[1-4]，但传统的可见光摄像机只能在白天工作，无法很好地满足监控系统的持续性要求。由于红外图像是热成像，具有很好的夜视性能，可以近似无差别地应用于白天和晚上，加之近年来红外成像系统价格的降低，红外摄像机已经成为昼夜视频监控系统的重要组成部分，红外图像中的人体检测问题也逐渐成为研究人员关注的重点[5-10]。红外图像中的人体检测对解决颜色、纹理、光照等影

8、响监控质量的问题提供了有利的支持。但是，由于红外图像质量较差，信噪比较低，信息单一，易受周围环境中车辆、动物、路灯等热源的干扰，且人体周围常出现光晕效应，红外图像中的人体检测同时存在特有的挑战。xHAQX74J0X为了实现红外图像中人体的正确检测，首先需要选择人体可能存在的感兴趣区域