多证据信息融合的行人运动状态识别模型

张博

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多证据信息融合的行人运动状态识别模型

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采用粒子滤波的方式对人的运动情况进行分析的时候，进行数据采集的时候经常会产生数据不够，造成系统运行结果差强人意，鲁棒特性较差。基于这样的问题，算法结合了色彩、空间和细节特征等多方面的数据信息来完成外观模型的建立，在对其时域特性和详细特征进行分析之后，使用RGB颜色模式完成对应的模型；经过LBP处理之后，对进行优化的TD-LBP模型进行进一步说明，除去亮度小范围变化给纹理区分带来的影响；并且，引入了空间概念，目的在于依据人的特点，同时通过亮度的方式将一定的区域进行进一步划分，成为3个子区域，接着把不同子区域内的证据信息进行提取。经过实验证明之后，采用的这个模型在综合了直方图作为辅助之后，能够完成复杂情况下的行人跟踪分析，所采用的TD-LBP算法也比LBP算法更加的精准。

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来源
《微型电脑应用》 |2015年第10期|20-24|共5页
作者
张博;
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作者单位

长沙师范学院长沙;

410100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
纹理特征; 运动识别; 采样; 多证据信息融合; TD-LBP; 人体特征;

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