基于矩形拟合的新型人体检测算法

摘要

人体检测是指利用计算机在图像或视频中检测相应的人体模型。近年来，人体检测技术在模式识别与计算机视觉等领域正越来越收到广大研究者的注意，并且得到快速发展。根据目前文献资料看来，越来越多的有关人体检测的算法被提出来，并且起到一定的作用。但是受于人体的姿态动作的不确定性、背景的复杂性、背景图像中人物的遮挡与算法本身存在的局限性等原因，人体检测技术也遇到各方面的困难，没有形成一个完善通用的人体检测算法，还需不断的在这个领域不断的创新、完善。现如今，人体检测技术已经广泛应用于智能视频监控系统、智能交通系统、智能人机交互系统以及基于内容的图像检索系统。
　　本文分析概括了人体检测中的重点难点以及研究现状，详细介绍了人体检测领域的在各方面的应用。根据boardcard人体模型，人体的肢体部位可以用类似矩形来表示，将人体分为躯干、右上臂、右下臂、左上臂、左下臂、右大腿、右小腿、左大腿、左小腿等九个。
　　在分析几种分割方法后，本文提出基于颜色的JSEG彩色图像分割算法，此方法能够利用彩色图像中丰富的彩色信息将人体各区域模块大致分割出来，用时短，效率高。JSEG分割彩色图像首先要选择颜色空间，然后找出颜色空间的分割方法。
　　本文提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法，该方法在颜色分割之后，对颜色分割的模块进行矩形拟合，并且去除那些太小或者太大的区域模块。在检测出人体的九个区域模块之后计算每个模块的纵横比率。这个比率值是本文得到的新特征点，若此特征点符合统计模型得出的纵横比，则可检测出为人体。
　　本文利用颜色分割算法结合矩形拟合算法对彩色图像的分割算出纵横比这个新特征。研究出了一种新的人体检测算法，该算法具有速度快，效率高等特点。但在特定情况下该算法也会出现检测效率不高，出现检测错误的问题，还需进一步深入研究。

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第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2人体检测的研究现状

1.3人体检测的难点和面临的挑战

1.4本文的主要工作和章节安排

第二章 彩色图像的人体分割

2.1引言

2.2颜色特性

2.3常见的几种颜色空间介绍

2.4 JSEG分割算法

2.5区域模块合并

2.6本章小结

第三章 矩形拟合

3.1引言

3.2矩形拟合

3.3本章小结

第四章 人体特征描述与检测

4.1引言

4.2基于矩形拟合的躯干与肢体检测

4.3侧影检测

4.4 本章小结

第五章 实验结果与分析

5.1实验环境

5.2实验流程

5.3实验结果及分析

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的研究成果