人體識(shí)別和跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域重要的研究方向和研究熱點(diǎn),它在智能交通系統(tǒng)、機(jī)器人、交互系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)等方面有著廣泛的應(yīng)用。本文主要從人體目標(biāo)識(shí)別和運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)跟蹤兩個(gè)方面進(jìn)行研究,研究場景主要是室內(nèi)環(huán)境,利用微軟體感設(shè)備Kinect傳感器進(jìn)行彩色圖像及深度圖像的采集,主要工作內(nèi)容如下:首先研究了視頻圖像中人體目標(biāo)識(shí)別算法,采用HOG特征與SVM分類器結(jié)合的方法,借助行人數(shù)據(jù)庫INRIA提供的樣本進(jìn)行分類器訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)彩色圖像中人體目標(biāo)識(shí)別。為了在保證檢測率的同時(shí),加快檢測速度,采用積分圖及三線性插值法優(yōu)化了HOG特征提取過程。針對(duì)訓(xùn)練樣本中正負(fù)樣本不均衡問題,采用級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)構(gòu)造SVM分類器。在進(jìn)行人體目標(biāo)檢測時(shí),采用金字塔方式實(shí)現(xiàn)多尺度的行人檢測,并且使用非最大抑制法進(jìn)行不同尺度下檢測窗口的融合。為了提高人體目標(biāo)識(shí)別對(duì)于光照的魯棒性,采用彩色圖像與深度圖像聯(lián)合的方法,在深度圖像樣本中提取HOD特征,經(jīng)過特征訓(xùn)練得到深度圖像中分類器,將兩種分類器結(jié)果融合實(shí)現(xiàn)基于彩色及深度圖像聯(lián)合的人體目標(biāo)識(shí)別。在運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)跟蹤方面,重點(diǎn)研究了基于Kalman濾波器的目標(biāo)跟蹤方法和... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Kinect傳感器

特性 規(guī)格度水平視角：57°垂直視角：43°俯仰視角：±27°流彩色圖像：640×480,32bit@30FP深度圖像：320×240,16bit@30FP音頻格式：16kHz,16bit 單聲道(PC蹤 同時(shí)辨識(shí) 6 人可追蹤 2 人骨骼每人追蹤圖像是利用 TOF 光學(xué)測距或者結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)獲得的，（Light Coding）技術(shù)獲取深度圖像。光編碼（Light cod是激光照射到粗糙物體或穿透毛玻璃后隨機(jī)形成的衍射沒有規(guī)律性，在空間中任何不同位置所形成的圖案都不使用這樣的光標(biāo)記周圍的三維空間。若想獲取某個(gè)物體在上面的散斑圖案，通過對(duì)比得出。Kinect 深度圖像原理

像所在的位置就是物體此空間中的位置。圖的參考圖像，可以認(rèn)為物體 A 的位置在2Z 處處。將空間中所有的點(diǎn)與攝像頭之間的距離換成灰度值形式輸出，就構(gòu)建出了 3D 圖像[4圖像獲取B 攝像頭具有普通攝像頭功能，獲取彩色圖像B 連接到 PC 端，獲取的圖像有普通質(zhì)量和，但是圖像質(zhì)量較低；高質(zhì)量圖像沒有壓縮圖像不超過 15 幀。方提供的 Kinect 傳感器的驅(qū)動(dòng)程序，打開 K。本文中所使用彩色圖像分辨率為 640*480，。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于穩(wěn)定區(qū)域梯度方向直方圖的行人檢測方法[J]. 陳銳,彭啟民.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2012(03)
[2]人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤方法的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 徐雷,裴海龍.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2010(04)
[3]基于自適應(yīng)閾值的紅外圖像增強(qiáng)[J]. 黎育紅,周建中,丁威.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2010(04)
[4]利用級(jí)聯(lián)SVM的人體檢測方法[J]. 李同治,丁曉青,王生進(jìn).  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2008(03)
[5]直方圖均衡化在圖像處理中的應(yīng)用[J]. 任艷斐.  科技信息. 2007(04)
[6]基于人臉檢測與跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 宋紅,石峰.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(11)
[7]中值濾波與均值濾波的去噪性能比較[J]. 吳建華,李遲生,周衛(wèi)星.  南昌大學(xué)學(xué)報(bào)(工科版). 1998(01)
[8]BP身經(jīng)網(wǎng)的比例訓(xùn)練[J]. 陳明,趙瑞清.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 1993(08)

博士論文
[1]基于視覺的行人檢測和跟蹤技術(shù)的研究[D]. 田廣.上海交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于Kinect的人體目標(biāo)檢測與跟蹤[D]. 楊林.大連海事大學(xué) 2013
[2]復(fù)雜場景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 駱勇.上海交通大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3514699