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视频监控中人数统计方法的研究与实现

作　者: 李鹏举
导　师: 吕新桥
学　校: 华中科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像处理人数统计目标跟踪特征空间
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 24次
引　用: 0次
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内容摘要

随着社会经济水平不断提高和计算机视觉技术的不断进步，智能视频监控系统的应用前景也越来越广泛，大量的监控系统已经在车站、道路、超市等处广泛应用。视频监控系统智能化，是监控系统的未来发展方向。通过视频监控系统中行人的检测和跟踪来统计人数有着极其重要的现实意义，视频系统中人数统计方法和技术将成为计算机视觉研究的难点和热点。针对视频监控中统计人数的流程，详细分析了国内外关于运动目标分割、检测以及跟踪算法。考虑到在近距离视频监控的情况下人脸是识别目标的最明显的区域，采用对人脸进行目标检测和跟踪的方法来进行人数统计。人脸目标检测方面，采用了基于肤色和人脸特征的检测方法。首先对图像进行预处理，例如光照补强，图像平滑操作，然后将图像由RGB颜色空间转化为YIQ颜色空间，通过阈值分割出肤色区域。之后通过训练出来的分类器对肤色区域进行人脸检测，该方法加快了检测速度并降低了误检率。人脸跟踪方面，提出了基于多特征融合的多目标跟踪方法，即通过对图像的纹理特征空间和色度特征空间进行自适应的加权融合，来进行目标跟踪。首先分别求出纹理特征和色度特征下的概率分布图，然后进行加权得到新的概率分布图，再用连续自适应均值移动算法进行目标跟踪。以提高人数统计的实时性和准确性为目标，提出了一种较好的人数统计算法，经实验验证具有较好效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-14
  1.1 课题的背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究概况  9-12
  1.3 本文主要研究内容  12-13
  1.4 本文的组织结构  13-14
2 人数统计相关技术概述  14-24
  2.1 图像预处理  14-19
  2.2 人脸检测方法  19-21
  2.3 人脸跟踪方法  21-23
  2.4 本章小结  23-24
3 基于肤色信息与矩形特征的人脸检测  24-36
  3.1 基于 AdaBoost 算法的人脸检测  24-28
  3.2 YIQ 颜色模型分割人脸区域  28-32
  3.3 基于肤色特征和改进的 AdaBoost 算法的人脸检测  32-34
  3.4 实验结果及分析  34-35
  3.5 本章小结  35-36
4 多目标跟踪与计数方法  36-47
  4.1 Camshift 算法原理  36-40
  4.2 多级特征融合的 Camshift 的目标跟踪算法  40-42
  4.3 多目标跟踪与计数  42-44
  4.4 实验结果及分析  44-46
  4.5 本章小结  46-47
5 系统的设计与测试分析  47-54
  5.1 系统总体设计  47-48
  5.2 系统详细设计  48-51
  5.3 实验测试与分析  51-53
  5.4 本章小结  53-54
6 总结与展望  54-56
  6.1 总结  54
  6.2 展望  54-56
致谢  56-57
参考文献  57-60

视频监控中人数统计方法的研究与实现

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