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时间:2020-04-25
《一种基于时空兴趣点和光流法的行人检测方法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第33卷第1期西华大学学报(自然科学版)2014年1月Vol_33.No.1JournalofXihuaUniversity·NaturalScienceJan.2014·计算机软件理论、技术与应用·一种基于时空兴趣点和光流法的行人检测方法王明辉,余强(西华大学数学与计算机学院,四川成都610039)摘要:为解决视频监控系统中帧差光流法在光照变化大时对目标检测存在误差大的问题,提出一种基于时空兴趣点的目标检测算法。从光流的行人目标提取着手,首先对图像序列进行高斯滤波、Gabor滤波,提取到兴趣点集,然后对兴趣点集提取运动目标区域,接着在一定区域进行光流计算,识别并跟踪目标。实验结
2、果表明,该方法的准确率比传统的帧差光流法的准确率高,且在简单的实际场景中更有效。关键词:行人检测;光流计算;时空兴趣点中图分类号:TP391.41文献标志码:A文章编号:1673—159X(2014)01—0065—04doi:10.3969/j.issn.1673—159x.2014.01.016APersonalDetectionMethodBasedonSpatio-temporalInterestPointsandtheOpticalFlowMethodWANGMing-hui.YUQiang(SchoolofMathematicsandComputerScienceTe
3、chnology,XihuaUniversity,Chengdu610039China)Abstract:Bigdeviationwillbegeneratedbyusingframe—differentialopticalflowmethodontargetdetection.Inordertosolvetheproblem,thispaperproposesaspatio-temporalinterestpointtargetdetectionalgorithm.Theauthorsextractopticalflowfromapedestri—antarget,applyt
4、hemethodbasedonspatio—temporalinterestpointfirst,andforimagesequencesGaussfilterandGaborfilterareusedtoextractinterestpointsset,thenthemovingobjectsareextractedfromtheinterestpointset,andtheopticalflowiscalculatedinacertainareaSOthatthetargetsareidentifiedandtracked.Theexperimentalresultsshow
5、thattheaccuracyofthismethodishigherthanthatoftraditionalframedifferentialopticalflowoneandthemethodisrelativelysimpleandeffectiveforactualscenes.Keywords:pedestriandetection;opticalflowcalculation;spatio—temporalinterestpoint行人检测是计算机视觉领域的一个有趣的研动物体形成的速度矢量与周围的速度矢量的不同,究方向。对于行人检测,现有的序列图像运动检测从而识别出
6、运动物体。其优点是光流不仅仅携带方法有3种:背景差分法、光流法和图像差分法。背了运动物体的运动信息,而且还携带了有关物体三景差分法在背景变化不大或者背景简单的情况下,维结构的丰富信息,能够在对场景信息知道较少的是一种有效的方法,但是在背景变化大或者背景复情况下,检测出运动目标;其缺点是要进行大量的制的情况下,就需要进行大量的背景更新,则不是光流计算,在具体应用中准确率较差。很有效。图像差分法是直接通过求取前后2帧或者为解决经典光流法(即先用帧差法)在应用中3帧的逐个像素点的灰度差,进而通过阈值提取出准确率不高的问题,本文提出一种时空兴趣点的目目标。其缺点是在照明条件变化剧烈的场景
7、下,会标检测方法。首先提取图像序列的时空兴趣点,然产生误判,并且由于计算速度的关系,可能产生”鬼后通过时空兴趣点求得到检测区域,最后计算检测影”(需要去除)。光流法的原理是通过计算,形成区域的光流。这不仅简化了光流的计算量,而且能一个图像的速度矢量场,当有物体运动时,根据运提高运动检测的准确率。收稿日期:2013-03-06,基金项目:四川省教育厅科研项目(10226206)通信作者:余强(1973一),男,副教授,博士,主要研究方向为嵌人式系统、分布式计算。E-mail:yuq
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