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交通监控中的运动人体目标检测与跟踪     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Moving Human Targets Detection and Tracking in Traffic Surveillance
【作者】 卢岩;
【导师】 戴明;
【学位授予单位】 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;
【学科专业名称】 光学工程
【学位年度】 2011
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
【网络出版投稿时间】 2012-03-23
【关键词】 运动目标检测; 人体识别; 目标跟踪; 核密度函数; Adaboost; 非参概率密度模型; Mean; Shift;
【英文关键词】 Moving target detection; Human recognition; Object tracking; Kernel density function; Non-parameters probability density model; Mean shift;
【中文摘要】 运动人体目标的检测与跟踪是当前图像处理和计算机视觉领域研究的热点之一,广泛应用于安保监控、海关缉私、反恐、军事等领域。运动人体目标的检测与跟踪按照实现的功能可划分成3个步骤:(1)运动目标的检测;(2)人体目标的识别;(3)目标的跟踪。本文专注于交通监控应用场合,从这三大步骤入手,分别对各部分实现的功能和常用的算法进行分析,并针对现行算法中存在的不足提出了相应的改进算法,最终完整的搭建了运动人体目标检测与跟踪系统的软、硬件平台。本文完成的主要工作和贡献有: 1.在进行基于高斯核密度的运动目标检测中,针对现行背景建模方法无法区分背景中的运动目标和周期性干扰,从而导致建模不正确的问题提出了一种基于八邻域背景集的背景建模方法,该方法通过分析周期性干扰和运动目标产生的不同原因,将目标像素及其周围8邻域像素联合建立背景集合,通过判断当前帧像素的灰度值与背景集合的差分关系区分背景中存在的运动目标和周期性干扰。实验结果表明,该方法有效的区分背景中存在的运动目标和周期性干扰,可以为基于高斯核密度的运动目标检测提供良好的背景样本集。 2.在进行人体目标识别算法地研究中,针对传统的Adaboost算法在进行样本训...
【英文摘要】 Human Moving target detection and tracking is the current hotspot in image processing and computer vision research field, and it is widely used in security monitoring, customs anti-smuggling, anti-terrorism, military and some other fields. In order to achieve the function of detection and tracking the work usually be divided into three steps: (1) moving target detection; (2) human target recognition; (3) target tracking. This paper concentrates on the application of traffic surveillance and starts from the ...
【更新日期】 2012-04-13

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导师：戴明    导师单位：长春光学精密机械与物理研究所    学位授予单位：中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
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