【摘 要】
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本文研究了视频序列图像在DCT变换下的纹理特性，提出了一种估计人群密度的方法，实现了在频域中的人群密度估计。首先，对视频的每一帧进行DCT变换，将视频图像的空域性质转化到频域中。其次，统计分析视频图像DCT变换矩阵的纹理特性，提取能描述不同密度等级的纹理描述子作为特征向量；最后，用提取出的特征向量训练概率神经网络，并进行人群密度等级划分。实验表明，该方法可以很好地进行密度估计，获得了较高识别率。
【机 构】
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Intelligent Information Processing Lab., Dept.of Computer Science &Technology, Yanbian University, Y
【出 处】
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第21届全国计算机新科技与计算机教育学术大会
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本文研究了视频序列图像在DCT变换下的纹理特性，提出了一种估计人群密度的方法，实现了在频域中的人群密度估计。首先，对视频的每一帧进行DCT变换，将视频图像的空域性质转化到频域中。其次，统计分析视频图像DCT变换矩阵的纹理特性，提取能描述不同密度等级的纹理描述子作为特征向量；最后，用提取出的特征向量训练概率神经网络，并进行人群密度等级划分。实验表明，该方法可以很好地进行密度估计，获得了较高识别率。
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