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ISSN: 2333-9721
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基于支持向量机的复杂背景下的人体检测

DOI: 10.11834/jig.20050235

Keywords: 人体检测,支持向量机(SVM),复杂背景,支持向量机,机器学习,统计学习理论,彩色空间,SVM分类器,运动目标,星形

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Abstract:

常用的人体检测方法多是基于经验风险最小化原理的传统统计理论,其性能只有在样本趋于无穷大时才有理论上的保证,而在实际应用中,学习样本通常是有限的。针对传统统计理论在人体检测中存在的不足,提出了一种基于统计学习理论――支持向量机(SVM)的人体检测方法,利用彩色空间对背景进行自适应建模提取运动目标,然后使用训练好的SVM进行验证是否是人体。为了简化SVM分类器的设计及提高机器学习的效率,提出了一种星形向量表示法用于抽取目标的特征向量,并且用实验方法得到了这种表示法的最优表示。将SVM与ANN进行比较,并且对不同内积函数的SVM的性能也进行了比较。实验结果表明,SVM的性能要优于ANN,并且采用径向基函数的SVM性能最好。该方法鲁棒性强,正确率高,解决了复杂背景下运动人体实时检测的一些关键问题。

References

[1]  Gavrila D M. The visual analysis of human movement: A survey [ J ].Computer Vision and Image Understanding, 1999,73 ( 1 ) :82 - 98.
[2]  Haritaoglu I, Harwood D, Davis L S. W4: real-time surveillance of people and their activities[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000,22( 8 ): 809 - 830.
[3]  Toth D, Aach T. Detection and recognition of moving objects using statistical motion detection and Fourier descriptors [ A ]. In: 12th International Conference on Image Analysis and Processing [ C ],Mantova, Italy, 2003:1 - 6.
[4]  Satoh Y, Tanahashi H, Niwa Y, et al. Robust human detection from complex background by radial reach filter [ A ]. In: Proceeding of IEEE TENCON\\' 02 [ C ]. Beijing, China, 2002: 533 - 536.
[5]  Ran Y, Zheng Q. Multi moving people detection from binocular sequences[ A ]. In: IEEE International Conference on Acoustics,Speech, and Signal Processing[ C ] , HongKong, 2003:37 - 40.
[6]  刘晓冬 苏光大.一种可视化智能户外监控系统[J].中国图象图形学报:A辑,2000,(12):1024-1029,.
[7]  Nicolaou C A, Egbert A L, Lacher R C, et al. Human shape recognition using the method of moment and artificial neural networks [ A]. In: International Joint Conference on Neural Networks [ C ],Washington, DC, the USA, 1999:3147 -3151.
[8]  潘锋 王宣银 王全强.智能监控中基于头肩特征的人体检测方法研究[J].浙江大学学报:工学版,2004,38(4):397-401,.

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