结合图像分割的室内环境静态人体检测研究

张智; 王慧; 苏丽; 聂文昌

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结合图像分割的室内环境静态人体检测研究

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针对室内环境静态人体检测问题,研究了一种能够适应复杂环境的静态人体目标检测方法.将图像分割与统计学习相结合,对分割图块提取梯度直方图特征,并结合人体结构的先验知识进一步对分割图块做针对性地合并处理,快速锁定可能的人体区域、减小干扰,最终采用粗-精两级支持向量机实现人体检测,有效提高了检测成功率.实验结果表明本文方法能够在室内复杂环境下实现静态人体检测,且在训练样本集较小的情况下仍具有较高的可靠性和精度.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2019年第5期|1015-1019|共5页
作者
张智; 王慧; 苏丽; 聂文昌;
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作者单位

哈尔滨工程大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
静态人体检测; 双目视觉; HOG; SVM; MeanShift; 位置融合;

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