【摘 要】
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对象检测问题是计算机视觉领域的热门问题之一,也是计算机智能化的重要标志。本文所研究的是对象检测中的特例-人体检测问题。人体检测是人体动作自动识别以及图像理解的关键
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对象检测问题是计算机视觉领域的热门问题之一,也是计算机智能化的重要标志。本文所研究的是对象检测中的特例-人体检测问题。人体检测是人体动作自动识别以及图像理解的关键,已被广泛应用于监控系统以及人机交互领域。人体具有非刚体的特性,并且人体的姿态具有不确定性,颜色,纹理特征具有多样性。人体上述特点使得人体检测成为计算机视觉中最难的问题之一。本文在分析目前国际上人体检测的主流方法的基础上,结合实际情况,研究并改进了基于概率优化的检测方法并且成功应用于体育视频测试图片上,取得了较好的效果。本文的主要工作如下:1.研究了对象检测的基本方法。特别是特征的提取与基于统计学习的检测方法,并对其中的关键技术进行了分析。2.研究了人体检测的基本方法。并且深入研究了由于人体特有的复杂性与非刚体特性对于人体检测带来的挑战与应对策略。3.在上述研究的基础上,针对本文的具体问题,即颜色,姿态,视觉多样性,以及图片分辨率低的问题,分析了上述各种人体检测方法的可行性并且指出其缺陷。最终针对特定问题,采用将低层的颜色以及边缘特征与高层的人体模型特征相结合的方法,构建了相应的特征空间与检测模型,得到人体的概率图,将人体检测问题转化为概率优化的问题,最后采用MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)方法实现了相应的人体检测问题。4.基于VC++以及Intel公司的OpenCV函数库编写了人体检测程序,对给定数据库的体育视频(高尔夫球)中的人体进行检测与评测。试验结果显示,
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