在HOV乘客检测中人脸检测方法的研究

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随着现代经济的高速发展，交通拥堵成为各个国家面临的严峻问题。如何快速有效地疏缓交通拥堵，成为经济持续发展的亟待解决的问题。 HOV(HighOccupancyVehicle，高乘载率汽车)是指载客数多的车辆。美国、加拿大等发达国家为了实现更高效、更经济的客流运输，减少道路交通拥挤程度，为HOV车辆规划有专门的车道供其行驶。我国正在倡导HOV车道的实施。实施HOV的一个重要环节是对HOV车辆中乘客个数的监测，本论文旨在通过运用数字图像处理技术检测小汽车中人脸个数从而达到对HOV车辆中的乘客进行自动计数的目的。论文通过对目前的人脸检测方法进行分析、比较，确定了利用统计特征的肤色模型作为图像预处理的手段，针对本课题中的图像的特点，提出了改进的基于肤色的椭圆肤色模型，并且将模糊神经网络应用到目标分类检测中，效果比较好。本论文采用Matlab进行了算法的研究和仿真验证。

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作者
李杰;
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作者单位

北京交通大学;

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授予单位北京交通大学;
学科电路与系统
授予学位硕士
导师姓名郝晓莉;
年度 2006
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类线路交通安全设施;
关键词
智能交通系统; 模式识别; 模糊神经网络; 人脸检测; 肤色分割;

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