移動背景下的行人檢測

       智慧安防監控系統是當今城市居民對家庭住宅、居民社群、停車場等地方的安全性、智慧化方面提出的新需求，而運動目標檢測和行人目標識別是智慧安防監控系統中的核心部分。在移動視覺平臺下，由於視訊影象的背景也在不斷移動變化，使得目標運動和影象背景運動混合在一起，如何檢測出多個運動目標並識別運動目標是否為人體是智慧安防視訊監控系統的重點和難點。本文針對如何在移動背景下檢測出多個運動目標與並識別運動目標是否為人體展開研究，研究的內容包括：

        研究了移動背景下多運動目標檢測的相關演算法，提出了一種基於稀疏光流與改進後的DBSCAN（Density BasedSpatial Clustering of Application with Noise）聚類的多運動目標檢測演算法。演算法首先採用了Harris-Sift演算法進行特徵點提取並完成了相鄰幀特徵點匹配；再將相鄰幀特徵點的運動向量轉換成對應的光流座標圖，利用改進後的DBSCAN聚類演算法在構建的光流圖上完成聚類，從而準確的將運動目標從移動背景中分離出來，得到各個運動目標的估計區域。

        研究了移動背景下的行人目標識別方法，提出了基於行人幾何特徵和行人面部膚色特徵相結合的行人目標識別方法。在運動目標滿足行人幾何特徵，卻不滿足行人面部膚色特徵時，運用HOG（梯度方向直方圖）特徵結合SVM（支援向量機）分類器的行人檢測方法，將已經得到的運動目標估計區域輸入SVM行人檢測分類器中，進一步識別該運動目標是否為人體。

        介紹了將移動背景下的行人檢測演算法應用在安防視訊監控系統上的詳細過程，描述瞭如何開發Android系統下影象識別動態庫，最後將本文提出的演算法以動態連結庫的形式應用於智慧安防監控系統中。

關鍵詞：影象處理；多運動目標檢測；行人識別；視訊監控系統

中國影象圖形學報，中國知網 --->  http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2016&filename=ZGTB201511008&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdkJkcGkzcVBNdDdZN3dobmpxVEViS0d0dnliaz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw!!&v=MjQ0NDFYMUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMMmZaT1JvRkN2a1ZyekxQeXJmYkxHNEg5VE5ybzlGYklSOGU=