基于协同训练的低空运动平台动态人物阴影检测-论文.pdf

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1、第26卷第6期计算机辅助设计与图形学学报Vo1．26No．62014年6月JournalofComputer—AidedDesign＆ComputerGraphicsJune2014基于协同训练的低空运动平台动态人物阴影检测解志刚”，胡少兴∞，张爱武”，孙卫东””(清华大学电子工程系北京100084)(北京航空航天大学机械工程与自动化学院北京100191)3(首都师范大学三维空间信息获取与应用教育部重点实验室北京100037)(wdsun@tsinghua．edu．en)摘要：针对现有视频监控中人物阴影检测大都采用背景减法，难以实现低空运动平台下的动态检测问题，提出一种针对低空运动平台

2、的动态人物阴影检测方法．在改进现有的3种室外人物阴影像素特征的基础上，提出一种亮度反差区域特征，并通过实验给出了其优化组合模式；基于像素与区域特性的独立性构建双视图分类器，设计了与之相适应的半监督协同训练策略；最后针对实时处理需求，提出了通过随机采样改善学习效率、利用支持向量机解决小样本学习问题的加速方案．实际低空运动平台下的实验结果表明，该方法具有较高的人物阴影检测率与较好的算法鲁棒性，可有效地解决低空运动平台下的高质量动态人物阴影检测问题．关键词：低空运动平台；动态人物阴影检测；阴影像素和区域特征；协同训练中图法分类号：TP391．41DetectingDynamicHumanSh

3、adowBasedonLowAltitudeMovingPlatformbyCo—trainingXieZhigang¨，HuShaoxing，ZhangAiwu，andSunWeidong’(DepartmentofElectricalEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084)(SchoolofMechanicalEngineering＆Automation．BeihangUniversity，BeOing100191)。’(KeyLaboratoryof3DInformationAcquisition&ApplicationofMOE

4、．CapitalNormalUniversity．Beijing100037)Abstract：Intheareaofvideo—monitoring，backgroundsubtractionmethodiswidelyadoptedtodetecthumanshadows，butitisdifficulttoachievedynamicdetectionforthelOWaltitudemovingplatforms．Inordertoresolvetheproblemofdynamichumanshadowdetectiononboardof1OWaltitudemovingpl

5、atform，anovelmethodisproposedinthispaper．Inthismethod，accordingtothecharacteristicsoftheoutdoorhumanshadow，threekindsofpixelbasedfeaturesareimproved，akindofareabasedfeaturenamed“luminancecontrast”isproposed，andfurthermore，anoptimizedcombinationofthosefeaturesisgivenexperimentally．Secondly，accord

6、ingtotheindependencebetweenpixelbasedandareabasedfeatures，atwo—viewclassifierbasedonCO—trainingtheoryandasemi—supervisedtrainingstrategyforthisclassifierareestablished．Andthen，therandomsamplingtheoryisadoptedforimprovingthetrainingefficiencyandthesupportvectormachinehasalsobeenadoptedtosolvethep

7、roblemofsmallsampleslearning．Someexperimentalresultsshowthatthisproposedmethodischaracterizedbyhighshadowdetectionrateandfinerobustness，caneffectivelysolvetheproblemofdynamichumanshadowdetectionforlowaltitudemovingplatforms．