【摘 要】
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随着智能视频监控系统的不断普及,行人跟踪和识别技术已成为计算机视觉与图像处理领域中的研究热点,对提高视频监控检测结果的准确度有着重要作用,在图像处理、智能视频监控
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随着智能视频监控系统的不断普及,行人跟踪和识别技术已成为计算机视觉与图像处理领域中的研究热点,对提高视频监控检测结果的准确度有着重要作用,在图像处理、智能视频监控、视觉导航、信息检索以及多媒体应用等方面有着重要的实用价值和研究意义。本文的主要研究内容和创新成果包括:1.深入分析了社会治安视频监控的特点,探究可能遇到的难题,明确了系统软件的设计原理、过程和需要解决的问题。详细分析了方向梯度直方图(HOG)的基本原理和特点。2.对行人跟踪与运动分析相关算法进行了研究,阐述了运动目标分类常用的方法,对行人检测流程及相关算法进行了介绍,对当前流行的基于HOG和支持向量机的行人检测方法进行了重点分析。3.以提取特征和构造分类器这两个关键技术为基础,使用兴趣点检测器获取影片中的时空关键点,经过量化后以关键点出现频率的形式来表示。并通过实验发现合并3-D HOG与KPD特征相比单一特征能够提升整体的识别率。4.分析了视频监控系统的基本需求,介绍了硬件结构和模块组成,实现了一个基于HOG特征的智能视频监控系统原型,并对其相关性能进行了验证,取得了较好的效果。
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