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智能视频监控中的目标检测技术研究  
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【英文题名】 Research on Object Detection Technology in Intelligent Video Survillance System
【作者】 陈景东;
【导师】 桑农;
【学位授予单位】 华中科技大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 华中科技大学
【网络出版投稿时间】 2012-04-25
【关键词】 离线学习; 背景建模; 目标检测; 级联分类器; 支持向量机;
【英文关键词】 Off-line learning; Background modeling; Target detection; Cascade classifier; Support vector machines;
【中文摘要】 图像以及视频中的目标检测一直是计算机视觉研究领域的重点,也是智能视频监控系统中关键技术。本文的目标是通过对常见视频监控环境下的目标检测算法的研究,获得特定环境下实时、准确的目标检测算法,为智能视频监控系统的上层应用提供重要的基础支持。 本文主要包含两个模块: (1)基于离线机器学习的目标检测部分。基于机器学习目标检测通用做法是通过对某类目标大量样本的学习获得针对这类目标的分类器,然后利用这个分类器在图像和视频中检测该类目标。机器学习用于目标检测的过程更类似于人类对外界环境的理解和认识的过程。在这一部分,主要研究离线学习条件下的目标检测算法。简要介绍两种特征(Haar和HOG)的计算方法,介绍支持向量机(SVM)和Adaboost学习算法的基本原理。通过实验具体分析Haar、HOG特征提取算法与SVM、Adaboost学习算法在特定监控环境下的最佳组合问题,设计在该监控环境下快速、准确的目标检测系统。 (2)基于背景建模的目标检测部分。在这一部分我们简要介绍混合高斯模型(GMM)、码书(Codebook)以及基于纹理的背景建模(LBP)算法的基本原理,通过实验对比分析其适用的环境及其优缺...
【英文摘要】 Object detection in video or images has been the focus of computer vision, it is also the key technology of intelligent video surveillance system. This study objects to target detection algorithms under the video surveillance system, in order to access a real time and accurate target detection algorithm for intelligent video surveillance system in specific environment. This article contains two modules: (1) The section of off-line machine learning-based target detection. The genery process of target det...
【更新日期】 2012-05-25

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