基于人体外貌特征的自适应检测与跟踪算法的研究与实现

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对人的检测与识别一直是计算机视觉技术的研究重点。对于安防工作来说,人脸识别是一种有效的身份检查手段,具有较高的精确度,但是应用条件有限,人脸识别算法往往对面部表情、拍摄位置和环境有较高的要求,且需要被检测人主动配合。在公共场所的监控之中,人的身材、服饰等特征通常是可见的,但姿势和相对摄像机的距离、角度具有很大的随意性,难于捕捉到有效的人脸图像,另外,需要搜索的目标人物可能不并在人脸数据库之中,大量突发状况都是由目击者提供目标人物的外貌特征。因此,充分利用这些可见的人体外貌信息进行特定人物的搜索与跟踪具有重大的实际意义。本文首先提出了一个基于人体外貌特征的目标搜索系统,该系统能够在一定程度上提取性别、发型、帽子、衣服等各种外貌特征,并对提取到的特征进行建模,智能地搜索符合外貌描述的目标并进行在线跟踪。然后,设计了系统的算法实现流程,研究并实现了其中的相关算法,主要包括人脸识别算法,人体外貌特征提取算法以及在线跟踪算法。最后,在图像联网平台中,利用多摄像机对特定目标进行联合跟踪,经系统实际测试验证,基本达到了预期的设计目标。
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