【摘 要】
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智能视频监控系统作为计算机视觉领域的一项研究热点,广泛应用于公共安防、交通安全、智能车辆等领域。人体再识别是智能监控系统中的核心技术,研究其相关的算法具有重要的学
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智能视频监控系统作为计算机视觉领域的一项研究热点,广泛应用于公共安防、交通安全、智能车辆等领域。人体再识别是智能监控系统中的核心技术,研究其相关的算法具有重要的学术意义,更有巨大的应用价值。为了实现监控场景下的准确人体身份再识别,本文从算法入手分析了行人检测算法、底层特征提取算法和基于属性的人体再识别算法,并基于以上算法形成了一套具有较好准确性的人体再识别系统。针对以上系统,本文主要完成了以下工作：首先设计并实现了运动检测算法和基于头肩HOG特征检测的人体检测算法,采用多模式均值模型作为背景模型完成前景掩码的提取,并采用关联滤波法进行后期处理完成运动目标的提取。随后构建基于人体头肩HOG特征的级联Adaboost分类器进行多尺度人体检测,有效解决了人体遮挡问题。然后,本文基于人体检测的结果对人体目标进行底层特征提取。提取之前,使用动态阈值法对图像整体进行颜色校正,避免色差影响颜色特征的提取。随后利用颜色空间分布和人体轮廓对人体进行分区,为特征提取做前期准备。之后本文采用加权颜色直方图提取颜色特征,以降低检测误差对特征提取的影响。利用不同参数的Gabor滤波器组和Schmid滤波器组提取纹理特征,对人体特征实现了良好的表达。最后,采用基于属性的再识别方式实现人体再识别的核心功能。首先分析了属性的选择方法,随后对训练集进行处理,避免正负样本比例不均带来的影响,再利用处理后的训练集训练SVM分类器。得到分类模型之后提取属性信息,将属性特征和底层特征加权融合后利用融合特征进行匹配。本文对人体再识别算法在实验中进行了交叉验证实验,表明其具有良好的准确性和实时性。
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