【摘 要】
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随着电子技术的不断进步,人物识别被应用于公安系统、军队安全系统、银行系统、物业管理系统、车载辅助系统、高级人机交互等众多领域。一般来说,由于人物特征的变化繁多,比
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随着电子技术的不断进步,人物识别被应用于公安系统、军队安全系统、银行系统、物业管理系统、车载辅助系统、高级人机交互等众多领域。一般来说,由于人物特征的变化繁多,比如四肢动作的变化以及各式各样的衣服装饰,还有外界环境以及光线等因素的影响,这就使得人物识别变得困难。另一方面,作为与人们接触密切的信息载体,视频压缩技术在许多领域中都有非常广泛的应用,它将是未来研究的热点。本文主要研究了在同一样本集下,不同压缩率对目标识别率的影响,具体内容如下: 本文采用梯度方向直方图与支持向量机相结合的方法来实现目标识别系统的设计,该系统主要由样本提取与训练模块、样本转换模块以及行人检测模块几部分组成。具体实现过程可分为以下几步:首先,采用梯度方向直方图(HOG)算法进行特征提取;其次,利用支持向量机(SVM)算法对采集样本进行训练,然后,根据训练后的SVM算法对不同码率的人物图像进行模式识别。视频压缩方面,将使用H.264编解码标准对视频进行压缩,对比在不同压缩率的条件下得到行人的识别率来完成识别与压缩技术的研究。通过实验对比得出结论:当码率从4MB下降到1MB时,识别率较差,这是由于HOG特征信息不够导致SVM分类器的泛化能力过强引起的;而当码率下降至2MB时,既能减少视频所占空间,又能很好的识别出目标,这在实际应用中非常有意义。
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