行人检测和行人跟踪
视频监控图像中的行人检测与跟踪研究
视频监控图像中的行人检测与跟踪研究随着科技的不断进步，视频监控系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与跟踪技术作为视频监控系统中的重要组成部分，一直受到广泛的关注与研究。
本文将探讨视频监控图像中的行人检测与跟踪研究的背景、挑战以及最新的研究进展。
首先，了解行人检测与跟踪研究的背景非常重要。
视频监控图像中的行人检测与跟踪指的是自动识别和跟踪视频监控中的行人目标。
行人检测的主要目标是在视频中准确地检测出行人目标的位置，而行人跟踪则是在不同的视频帧中追踪行人目标的运动轨迹。
准确地实现行人检测和跟踪可以帮助监控系统实时监测行人目标，及时发现异常行为，并为犯罪调查、交通管理等领域提供重要依据。
然而，视频监控图像中的行人检测与跟踪面临着一些挑战。
首先，视频监控图像往往受到光照条件、天气状况、摄像头视角等因素的影响，导致图像质量不佳，行人目标的识别变得困难。
其次，行人和其他物体之间往往存在相似的外观特征，容易将其他物体误识别为行人目标，或者将同一行人目标识别为多个目标。
此外，行人的遮挡、行人的姿态变化、行人的快速移动等因素也会给行人跟踪带来困难。
为了克服这些挑战，研究人员提出了一系列有效的行人检测与跟踪算法。
其中，行人检测算法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常提取行人的颜色、纹理、形状等特征，然后通过分类器或检测器进行目标识别。
而基于深度学习的方法则利用深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，通过大规模的训练数据来学习行人目标的特征表示，从而实现准确的目标检测。
在行人跟踪方面，主要包括传统的基于特征的跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法。
基于特征的跟踪方法通常通过目标的外观特征和运动信息进行目标的匹配和跟踪。
而基于深度学习的跟踪方法则通过将目标跟踪问题转化为目标的像素级别的分类或回归问题，利用深度神经网络进行目标跟踪。
最新的研究进展表明，基于深度学习的方法在视频监控图像中的行人检测与跟踪方面取得了显著的改进和突破。
视频监控系统中的行人检测与跟踪技术研究
视频监控系统中的行人检测与跟踪技术研究摘要：近年来，社会安全和监测需求的增加使得视频监控系统成为现代城市不可或缺的一部分。
而行人检测与跟踪作为视频监控系统中的关键技术之一，在实现视频监控的自动化、智能化方面发挥着重要作用。
本文通过对行人检测与跟踪技术的研究，探讨了目前主流的行人检测与跟踪方法，包括传统的基于图像处理技术的方法和新兴的深度学习方法，并对其性能进行了综合评估。
研究结果表明，深度学习方法在行人检测与跟踪的准确性上具有优势，并且在实时性和鲁棒性方面也有较好的表现。
1. 引言随着城市化进程的加快，城市的安全和监控需求日益突出。
作为现代城市安全管理的重要手段，视频监控系统的应用越来越广泛。
然而，在大规模视频监控系统中，人工手动监控是非常困难和低效的，因此如何实现对视频监控系统的自动化、智能化非常重要。
2. 行人检测技术2.1 传统图像处理方法传统的行人检测方法主要基于图像处理技术，如背景差分、移动目标检测、形状特征等。
这些方法通常需要手动进行特征工程，提取图像的低级特征，再通过分类器进行行人的检测。
然而，这些方法在复杂场景下，如光照变化、遮挡、行人姿态变化等情况下效果不佳。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法的发展为行人检测带来了新的机遇。
以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习方法利用多层神经网络对图像进行端到端的训练和分类，从而克服了传统方法中需要手动设计特征的缺点。
深度学习方法能够自动地从数据中学习到更高层次的特征表示，并具有较好的泛化能力。
3. 行人跟踪技术行人跟踪技术在视频监控系统中有着广泛的应用，主要用于实时追踪行人的位置和运动轨迹。
行人跟踪技术的目标是从视频序列中连续检测和更新行人的位置。
常见的行人跟踪方法包括基于像素的方法、基于特征点的方法以及基于深度学习的方法。
4. 实验与性能评估本文选取了一些常用的行人检测与跟踪方法进行了实验与性能评估。
评估指标包括准确率、召回率、漏检率以及平均精度均值（mean Average Precision，mAP）等。
监控视频中的行人识别与跟踪技术研究
监控视频中的行人识别与跟踪技术研究随着互联网和智能技术的迅速发展，监控视频技术在城市安全管理、交通监控、行人识别与跟踪等领域扮演着重要的角色。
行人识别与跟踪技术是指通过监控视频，准确地识别出视频中的行人，并能够在连续的帧中跟踪行人的移动轨迹。
这项技术在安全防控、犯罪侦查以及行人行为分析等方面具有重要的应用价值。
行人识别技术是实现行人跟踪的基础，其目的是从监控视频中准确地识别行人的位置和姿态。
在行人识别的过程中，需要解决以下几个关键问题：一、行人的检测：行人检测是指在监控视频中将行人目标与背景等其他因素准确地分离开来。
传统的行人检测方法主要基于图像特征提取和机器学习算法，如Haar特征、HOG（方向梯度直方图）特征等。
近年来，深度学习的发展极大地推动了行人检测的性能，特别是基于卷积神经网络的方法。
二、行人的识别：行人识别是指根据行人的外貌特征或身体结构特征，将其与数据库中的行人进行匹配，从而实现行人的个体识别。
行人识别方法主要有基于图像特征和基于深度特征的方法。
在行人识别任务中，基于深度学习的方法在准确性和鲁棒性方面更具竞争力。
三、行人的跟踪：行人跟踪是指在连续的监控帧中，准确地追踪行人目标的移动轨迹。
行人跟踪方法主要包括基于特征点的方法、基于轮廓的方法和基于深度学习的方法。
目前，基于深度学习的行人跟踪方法在目标匹配的准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展，逐渐成为主流的研究方向。
行人识别与跟踪技术的发展，不仅在提高城市安全管理和犯罪侦查的能力方面发挥了重要作用，还在交通领域具有重要意义。
在交通监控系统中，行人识别与跟踪技术可以用于交通事故预警、行人行为分析等应用。
例如，在交通事故预警系统中，当监控视频中的行人突然出现在马路上时，系统可以及时发出警报，提醒司机注意。
此外，行人识别与跟踪技术在行人行为分析中也起到重要作用。
通过对行人的轨迹分析，可以研究行人的行为规律，为城市规划、交通优化等领域提供数据支持。
行人检测与跟踪技术研究
行人检测与跟踪技术研究近年来，随着智能交通系统的逐渐发展，行人检测和跟踪技术在其中发挥着越来越重要的作用。
这项技术的目的是对行人进行实时监测，实现智能化的路面交通管理，为驾驶员和行人提供更安全、更便捷的交通出行环境。
一、行人检测技术行人检测技术是指在视频监控系统中利用图像处理算法对行人进行准确、高效的检测。
具体而言，这项技术需要在视频流中识别行人的存在性、位置、大小等特征，并通过人体姿态估计和运动分析等方式对行人的动态行为进行分析，从而实现实时的行人监测功能。
在行人检测技术中，目前比较常用的算法包括基于Haar特征的级联分类器算法（如OpenCV中的HOG算法）和DPM （Deformable Parts Model）算法。
这些算法主要通过一些特征提取方法和机器学习算法对行人和背景进行分类，从而实现对行人的检测。
其中，基于级联分类器的算法通过在特征空间中不断筛选准确性更高的特征，逐步提高分类器的准确率；DPM算法则通过对行人的不同部位进行分析和建模，进一步提高行人检测的准确度。
二、行人跟踪技术行人跟踪技术是指在视频监控系统中对行人进行实时追踪的一项技术。
与行人检测技术不同的是，行人跟踪技术需要在行人被检测到后，对其进行实时追踪，以拟合其运动轨迹，并进行有效的遮挡处理，保证行人的连续追踪。
在行人跟踪技术中，主要采用的算法包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法、粒子滤波（Particle Filter）算法、基于卷积神经网络（CNN）的多目标跟踪算法等。
其中，卡尔曼滤波算法主要基于贝叶斯理论，根据物体位置、速度以及加速度等参数进行预测，在物体目标跟踪上应用广泛；粒子滤波算法利用大量的随机样本对目标运动轨迹进行建模，并通过计算其可信度来实现有效的目标跟踪；基于CNN的多目标跟踪算法则利用深度卷积神经网络对物体位置进行追踪，准确度和鲁棒性都有很大提升。
三、行人检测与跟踪技术在实际应用中的问题虽然行人检测和跟踪技术已经得到了广泛的实际应用，但在实际环境中，这项技术还存在着一些问题：1. 遮挡问题：在行人跟踪过程中，经常会出现部分或整体被其他物体遮挡的情况，这会导致跟踪失败。
《2024年基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》范文
《基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》篇一基于视觉的行人检测与跟踪技术研究一、引言在智能交通系统、安防监控和机器人视觉等多个领域，行人检测与跟踪技术是极其关键的一环。
该技术对于保护行人的安全、提升自动驾驶汽车驾驶效率和加强场景安全监管具有重要意义。
基于视觉的行人检测与跟踪技术通过对摄像头采集到的图像和视频进行分析与处理，达到检测并识别行人位置与动作的目标，是当前人工智能和计算机视觉研究的热点之一。
二、行人检测技术研究1. 技术原理行人检测是计算机视觉中的一项关键技术，它通过对图像中可能存在的行人区域进行提取与识别，进而完成行人的检测任务。
目前的行人检测方法主要包括基于特征的检测方法和基于深度学习的检测方法。
基于特征的检测方法主要通过提取行人的轮廓、形状、纹理等特征，再通过统计学习和模式识别等技术实现行人检测。
而基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络（CNN）进行图像的特征提取和识别，以完成行人的检测。
2. 技术挑战与解决方案尽管行人检测技术已经取得了显著的进步，但仍然存在许多挑战。
例如，在复杂的环境中，如光照变化、阴影遮挡、不同视角和姿态变化等情况下，如何准确有效地进行行人检测仍是一个难题。
针对这些问题，研究者们提出了多种解决方案，如使用多尺度特征融合、深度学习模型优化等手段来提高行人检测的准确性和鲁棒性。
三、行人跟踪技术研究1. 技术原理行人跟踪技术主要是通过利用图像序列中的时空信息，对目标行人进行连续的定位和追踪。
该技术通常采用基于滤波器的方法、基于模板匹配的方法或基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法由于其强大的特征提取和学习能力，近年来得到了广泛的应用。
2. 技术应用与挑战行人跟踪技术在智能交通、安防监控等领域有着广泛的应用。
然而，在实际应用中仍存在许多挑战，如遮挡问题、目标行人的快速移动以及光照变化等。
为了解决这些问题，研究者们正在尝试使用更先进的算法和模型结构，如使用多模态信息融合、多目标跟踪算法等来提高行人跟踪的准确性和稳定性。
面向复杂场景的人物视觉理解技术及应用
面向复杂场景的人物视觉理解技术及应用人物视觉理解技术是指通过计算机视觉和机器学习等技术，对图像或视频中的人物进行识别、分析和理解的能力。
针对复杂场景的人物视觉理解，需要综合利用多种技术来解决不同的问题。
下面将介绍几种面向复杂场景的人物视觉理解技术及其应用。
1.人脸检测与识别人脸检测是指通过计算机视觉技术来检测图像或视频中的人脸，而人脸识别则是在检测到人脸的情况下，对人脸进行识别和认证。
这项技术被广泛应用于安防领域，如人脸门禁系统、人脸支付等场景。
2.行人检测与跟踪行人检测与跟踪是指通过计算机视觉技术来检测和跟踪图像或视频中的行人。
这项技术被广泛应用于交通监控、智能安防、自动驾驶等领域，可以用于行人计数、行人轨迹分析等应用。
3.动作识别与行为分析动作识别与行为分析是指通过计算机视觉技术来识别和分析人物的行为。
通过对人物的动作进行识别和分析，可以实现行为识别、异常检测等应用，广泛应用于智能视频监控、体感游戏、虚拟现实等领域。
4.姿态估计与动作生成姿态估计是指通过计算机视觉技术来估计人物的姿态，即人物的关节角度和身体姿势。
而动作生成则是在估计到人物的姿态后，根据姿态生成相应的动作。
这项技术被广泛应用于虚拟人物的动作生成、运动捕捉等领域。
5.人群行为分析与异常检测人群行为分析与异常检测是指通过计算机视觉技术对人群的行为进行分析和检测，识别异常行为并进行报警。
这项技术被广泛应用于公共安全领域，如监控视频中的人群聚集、恐慌逃散等场景。
6.社交分析与情感识别社交分析是指通过计算机视觉技术来分析人物之间的社交关系，如人物的互动、面部表情等。
而情感识别则是在社交分析的基础上，通过计算机视觉技术来识别人物的情感状态，如喜怒哀乐等。
这项技术被广泛应用于社交媒体、情感识别等领域。
以上是面向复杂场景的人物视觉理解技术及其应用的简要介绍。
随着计算机视觉和机器学习等技术的不断发展，人物视觉理解技术将在更多的领域得到应用，并为人们的生活带来更多的便利和安全保障。
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究随着科技的不断进步与发展，视频监控系统在监控安全领域扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与追踪技术是视频监控系统中的关键技术之一，它能够帮助监控系统识别并追踪目标人物。
本文将针对视频监控系统中的行人检测与追踪技术展开研究。
一、行人检测技术行人检测技术是视频监控系统中的基础技术，它能够实现对行人目标的准确识别。
行人检测技术的研究主要包括两个方面：特征提取和行人目标分类。
特征提取是行人检测技术的核心，它通过提取图像中的特定特征来区分行人目标与背景。
目前，常用的特征提取方法主要包括Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和CNN （Convolutional Neural Networks）特征等。
这些方法通过对图像中的灰度、方向梯度等信息进行提取，能够有效地区分行人目标与其他物体。
行人目标分类是基于特征提取的基础上，对行人目标进行分类和识别。
现有的行人目标分类方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。
传统机器学习算法如SVM（Support Vector Machine）、Adaboost等能够根据提取的特征进行分类，但其性能受制于特征的准确性。
而深度学习算法如卷积神经网络（CNN）通过多层神经网络的组合学习，能够实现更准确的行人目标分类和识别。
二、行人追踪技术行人追踪技术基于行人检测的结果，能够实现对行人目标在连续帧图像中的追踪。
行人追踪技术的研究主要包括目标跟踪和轨迹预测两个方面。
目标跟踪是指在视频监控系统中，实时追踪行人目标并不断更新其位置信息。
目前常用的目标跟踪方法有基于特征点的跟踪方法和基于外观模型的跟踪方法。
基于特征点的跟踪方法主要利用行人目标在连续帧之间的特征点进行匹配，通过跟踪这些特征点来实现行人目标的追踪。
而基于外观模型的跟踪方法则主要通过学习行人目标的外观模型，根据目标和背景之间的相似性来进行跟踪。
安防监控系统中的行人检测与跟踪算法研究
安防监控系统中的行人检测与跟踪算法研究随着科技的不断发展，安防监控系统在我们的生活和社会中起着越来越重要的作用。
而在这个系统中，行人检测与跟踪算法是一个关键的环节。
这种算法可以帮助监控系统实时监测并跟踪人员的活动，从而提高安防系统的效率和准确性。
本文将对安防监控系统中的行人检测与跟踪算法进行研究，探讨其原理、应用和挑战。
首先，行人检测算法是安防监控系统中的重要组成部分。
这种算法的目的是将监控视频中的行人目标从背景中分离出来，并对其进行检测和定位。
常见的行人检测算法包括基于深度学习的方法和传统的机器视觉算法。
基于深度学习的行人检测算法利用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的强大模式识别能力，可以自动学习并提取图像中的特征。
这种算法通常需要大量的标记数据来进行训练，但是具有较高的准确性和鲁棒性。
常见的基于深度学习的行人检测算法包括Faster R-CNN、SSD和YOLO等。
传统的机器视觉算法主要基于图像处理和特征提取技术，包括背景差分、直方图投影和小波变换等。
这些算法不需要大量的标记数据，但是对于光照变化、视角变化和遮挡等情况容易出现较多的误检和漏检。
因此，在实际应用中，一般采用传统算法与深度学习算法相结合的方式，以提高检测的准确性和鲁棒性。
其次，行人跟踪算法对于实时监控系统来说同样至关重要。
行人跟踪算法的目的是实时追踪监控视频中出现的行人目标，并获取其跟踪轨迹。
常见的行人跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的算法、基于神经网络的算法和多目标跟踪算法等。
基于卡尔曼滤波的行人跟踪算法利用系统状态方程和观测方程来估计和预测目标的位置和速度。
这种算法对目标运动的模型假设较强，对光照、形变和遮挡等情况不够鲁棒。
基于神经网络的行人跟踪算法利用卷积神经网络或循环神经网络来学习并预测目标的运动轨迹，具有较好的鲁棒性和准确性。
多目标跟踪算法可以同时跟踪多个行人目标，常见的方法包括多目标卡尔曼滤波和多目标跟踪器的组合。
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行人检测和行人跟踪行人检测方法1概述基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一. 其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人。
基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别[1] 行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这就要求采用的图像处理算法不能太复杂.根据分割所用的信息，可将ROIs 分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像特征和基于摄像机参数四种方法。
基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs。
基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离来得到ROIs . 可以用来测距的传感器主要包括雷达和立体视觉。
基于图像特征的方法指通过检测与行人相关的图像特征从而得到ROIs 。
对于可见光图像来说，常用的特征包括竖直边缘、局部区域的熵和纹理等. 对于红外图像来说，主要根据人体尤其是人脸的温度比周围环境温度较高这一特征，通过检测一些“热点”(Hot spot) 来得到ROIs。
摄像机的安装位置和摄像机参数也是一个很重要的考虑因素. 它对行人在图像上出现的位置和每个位置上目标的大小给出了很多限制, 合理利用这些限制可以大大地缩小搜索空间。
根据利用的信息的不同，目标识别可以分为基于运动的识别和基于形状的识别两种方法。
基于运动的识别方法指通过分析人运动时的步态(Gait) 特征来识别行人. 人体的步态具有特定的周期性，通过分析图像序列的周期性, 然后与行人步态的周期性的模式相比较, 就可以识别出行人。
基于形状的识别方法指通过分析目标的灰度、边缘和纹理信息来对目标进行识别。
基于形状的方法包括：基于明确人体模型的方法，基于模板匹配的方法，基于统计分类的方法。
基于明确人体模型的方法指根据人体结构的知识，构造一个明确的2D 或3D 参数模型，通过提取图像的底层特征来求解模型, 从而识别行人。
基于模板匹配的方法通过存储一些灰度或者轮廓模板来表示行人，识别的时候只需要度量模板与输入窗口的距离就可以识别行人。
基于统计分类的方法通过机器学习从一系列训练数据中学习得到一个分类器，用该分类器来表示行人，然后利用该分类器对输入窗口进行识别。
基于统计模型的方法主要包括两个步骤：特征提取和分类器设计. 特征提取的目的是降低数据的维数，得到能反映模式本质属性的特征，方便后面的分类；分类器设计属于机器学习领域的范畴，其目的是得到一个计算复杂度较低，并且推广性较好的分类器. 针对行人识别问题，可根据分类器的设计方法将现有的基于统计分类的方法分为基于神经网络(NN) 的方法，基于支持向量机(SVM) 的方法和基于Adaboost 的方法[1]。
[1] 贾慧星，章毓晋.车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述.自动化学报.2007.33行人检测常用的研究方法行人检测包括了行人目标的分类和行人的跟踪等方面, 涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能领域的许多核心课题, 是一个具有挑战性的困难问题。
目前, 在许多文献中提出了多种关于行人检测的方法, 常用的方法有基于运动特性的方法、基于形状信息的方法、基于行人模型的方法、立体视觉的方法、神经网络方法、小波和支持向量机的方法等。
基于形状信息的方法由于行人探测是在车辆运动的状态下进行的, 这样会带来摄像机的运动, 从而背景图像也会相应发生变化。
基于形状信息的行人检测方法回避了由于背景变化和摄像机运动带来的问题, 主要是依靠行人形状特征来识别行人, 因此基于形状的行人检测方法能识别出运动和静止的行人。
意大利帕尔玛大学的Alberto B roggi 教授在AR 2GO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。
算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在图像中找到感兴趣区域, 然后提取垂直边缘, 选择具有高垂直对称性的区域。
通过计算边缘的熵值去掉图像中始终一致的区域。
在剩下的具有对称性的候选区域中, 寻找目标侧向和底部边界画出矩形方框, 通过包含行人头部模型匹配定位行人头部。
在市区试验表明, 当视野中有完整的行人存在时能得到较好的效果, 在10~ 40m 的范围内都可以正确地进行识别, 并且可以较好地适应复杂的外界环境。
德国DaimlerO Chrysler研究中心的Gavri la开发的行人检测系统在城市交通助手UTA 中进行了试验。
盖系统主要分为两步, 首先是在等级模板匹配过程中应用行人轮廓特征来有效锁定候选目标。
然后在模式分类中根据丰富的亮度信息运用径向基函数来验证候选目标。
基于形状信息的行人检测方法存在两大难点: 一是行人是非刚性的, 形状信息具有多样性, 算法要考虑很多基本的信息, 导致计算量增大; 二是行人在行走的过程中, 由于会产生遮挡现象, 这就无形中增加了基于形状信息行人检测的难度。
基于运动特性的方法运动是探测场景图像中感兴趣区域重要信息, 基于运动特性的行人检测就是利用人体运动的周期性特性找到行人。
德国DaimlerO Benz研究中心B 1Heisele的研究是基于行人与像平面平行的方向行走时腿部运动特征,从彩色序列图像中识别出行人。
首先将每幅图像分割成区域图像并对象素按颜色P位置特征空间进行聚类,通过在连续图像中匹配相应的类, 并对各类进行跟踪。
然后利用快速多项式分类器估计基于类形状特征的时间变化来初步选择可能属于人腿的类。
最后通过时空接受域延时神经网络将属于行人腿的类进行分离。
Lipton通过计算运动区域的残余光流来分析运动实体的刚性和周期性, 非刚性的人的运动相比于刚性的车辆运动而言具有较高的平均残余光流, 同时它也呈现了周期性的运动特征, 据此可以将人区分出来。
大多数基于运动方法运用行人独有的运动节奏特征或运动模式来探测行人, 而且能在运动摄像机情况下探测到运动目标, 但是应用基于运动的行人检测还有一定的局限性: ( 1) 首先为了提取运动节奏特征要求行人脚或腿是可见的; ( 2) 识别时需要连续几帧序列图像, 这样延误了行人的识别, 增加了处理时间;( 3) 不能识别静止行人。
基于模型的方法基于模型的行人检测方法是通过定义行人形状模型, 在图像的各个部位匹配该模型以找到目标。
行人模型主要有线性模型、轮廓模型以及立体模型等。
线性模型是基于人运动的实质是骨骼的运动, 因此可以将身体的各个部分以直线来模拟。
美国马里兰大学的V1Philomin 等首先应用背景减除法从静止CCD获得的图像中自动分割出行人边缘轮廓, 得到行人的统计形状模型。
然后建立线性点分布模型, 利用主分量分析简化维数, 找到8维变形模型空间。
基于轮廓模型的跟踪是利用封闭的曲线轮廓来表达运动目标, 并且该轮廓能够自动连续地更新。
例如美国明尼苏达大学的O1Masoud利用静止的单目CCD对序列灰度图像进行行人跟踪, 主要用于在交叉路口行人跟踪控制。
立体模型主要是利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节, 这种模型要求更多的计算参数和匹配过程中更大的计算量。
如K1Rohr利用通用圆柱模型来描述行人, 目的是想利用该模型来产生人的行走的三维描述。
利用轮廓模型进行跟踪有利于减少计算的复杂度, 如果开始能够合理地分开每个运动目标并实现轮廓初始化的话, 既使在有部分遮挡存在的情况下也能连续地进行跟踪, 然而初始化通常是很困难的。
小波变换和支持向量机从20 世纪80 年代后期开始逐步发展起来的小波分析克服了傅立叶分析的不足, 具有良好的空间局部分析功能和多分辨分析功能, 并且具有良好的重构性和滤波特性。
美国M1Oren介绍了可训练的目标探测方法, 用来探测静止图像中的相关人。
由于人体是一个非刚性的目标, 并在尺寸、形状、颜色和纹理机构上有一定程度的可变性。
行人检测主要是基于小波模板概念, 按照图像中小波相关系数子集定义目标形状的小波模板。
系统首先对图像中每个特定大小的窗口以及该窗口进行一定范围的比例缩放得到的窗口进行Harr小波变换, 然后利用支持向量机检测变换的结果是否可以与小波模板匹配, 如果匹配成功则认为检测到一个行人。
最近他们又结合基于样本的方法对系统做了改进, 对人体的每个组成部分进行相应的小波模板的匹配, 之后对这些分量的匹配结果进行总的匹配评价。
首先将图像进行水平方向、垂直方向以及对角线方向进行Haar 小波变换, 然后扫描与行人相关的模型, 最后用支持向量机统计推理进行识别。
为了避免重叠现象, 系统按照一定等级利用多个分类器分别对手臂、头部和腿进行分类。
基于小波变换和支持向量机的方法需要按不同尺度搜索整幅图像来找到行人, 这样计算量很大。
为了实现对行人进行实时检测与跟踪, 需要减少小波特征, 降低支持向量机的维数。
立体视觉立体视觉的基本原理是从两个(或多个) 视点观察同一景物, 以获取在不同视角下的感知图像, 通过三角测量原理计算图像像素间的视差来获取景物的三维信息。
由于单目视觉不能准确的获得前方车辆的距离信息, 而且在复杂场景内由于噪音的干扰不能有效的识别行人, 而立体视觉由于能够获得图像的深度信息, 因此在行人检测领域中得到一定的应用。
意大利帕尔玛大学的A1Broggi 和美国坦克及机动车辆司令部M1Del Rose 等利用立体视觉技术进行预处理在一般非结构化环境下定位行人位置。
系统首先将采集到的左、右图像进行边缘提取、二值化和形态水平膨胀, 然后将左幅图像的每行与右幅图像每行进行匹配, 计算左右特征图像中相应行的相关性用来计算他们之间的偏移量。
最后找到两幅图像中相应成分的偏移量, 右幅图像偏移相同偏移量与左幅图像相应的行人区域进行特征匹配, 根据垂直直方图和水平直方图确定行人区域的边界。
也有一些行人检测系统常用立体视觉来寻找感兴趣区域, 以便后续模式分类或利用立体视觉根据对称性用来验证步骤探测到的定人区域。
如美国梅隆大学的Liang Zhao和E1Thorpe首先对经过图像进行拉普拉斯运算, 利用区域相关性计算视差映射图; 然后视差值可以按照不同等级进行搜寻。
通过距离阈值从视差图像中排除背景目标, 然后采用形态相近算子去除噪声并平滑前景图像区域。
最后将所有探测到的可能含有行人目标的方框区域输入到训练神经网络进行行人识别。
神经网络人工神经网络在行人识别技术中的应用主要是对利用视觉信息探测到的可能含有行人区域进行分类识别。