【摘 要】
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视频监控中，拥挤人群的相互遮挡给人体分割和跟踪带来很大困难。为了解决该问题，提出了人体模型和人体边缘曲线相结合的人体分割方法。针对分割可能造成人体特征值存在较大的缺损、畸变问题，采用具有较高鲁棒性的BP(Back Propagation)神经网络作为跟踪模型。为了提高BP网络的自主学习能力，采用分层Dirichlet过程来判断是否有新类别的人体特征数据产生，进而为BP网络的学习提供决策。通过仿真实
【机 构】
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湖南工业大学计算机与通信学院, 湖南 株洲 412008湖南工业大学计算机与通信学院, 湖南 株洲 412008
【出 处】
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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议
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视频监控中，拥挤人群的相互遮挡给人体分割和跟踪带来很大困难。为了解决该问题，提出了人体模型和人体边缘曲线相结合的人体分割方法。针对分割可能造成人体特征值存在较大的缺损、畸变问题，采用具有较高鲁棒性的BP(Back Propagation)神经网络作为跟踪模型。为了提高BP网络的自主学习能力，采用分层Dirichlet过程来判断是否有新类别的人体特征数据产生，进而为BP网络的学习提供决策。通过仿真实验证实：本文提出的遮挡处理方法能够有效解决人体部分遮挡问题，与其他方法相比，具有简单且实时性好的优点；此外，分层Dirichlet过程与BP网络的结合提高了跟踪系统的自主学习能力。
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