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提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。 相似文献
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针对单目静止摄像机近距离监控的情形,结合运动目标外接矩形长宽比,提出一种HOG特征联合LBP特征并通过PCA降维的快速运动人体检测算法。该方法包含两个步骤:运动目标提取和运动人体检测。使用帧差与背景差相结合的方法提取运动目标,帧差用于更新背景,背景差用于提取运动目标。运动目标判别即人体检测分为两个部分:单运动人体检测以及多运动人体检测。首先根据运动目标外接矩形的长宽比,把目标分为单目标以及多目标;然后,根据肤色的分布判断单个行人。对于多目标,提取HOG-LBP特征,用PCA降维,结合线性SVM进行群人目标判定。实验结果表明,该方法不仅提高了人体检测速度,还提高了人体检测率。 相似文献
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针对深空背景下的红外弱小目标检测,提出了一种基于聚类分析的目标检测方法,该方法将经过背景抑制的连续几帧图像构造组合帧,基于目标的运动特性,对分割后的组合帧进行聚类分析,从而检测到弱小目标并同时获得目标运动轨迹,再对检测结果进行聚类检验,从而去除虚假目标,降低虚警率。实验结果表明该算法对多目标的检测有较高的鲁棒性,且相对于传统的小目标检测算法有更高的检测率和较好的实时性。 相似文献
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针对视频图像中人体运动形态多变、方向不确定等问题,提出了一种基于肤色分割的视频人体检测算法。采用改进的帧间差分方法求得自适应背景,与背景差相结合进行运动目标粗分割,在粗分割范围内进行肤色分割。在肤色分割时,利用YCbCr色彩空间的自适应亮度分段椭圆肤色模型及形态学操作、约束性条件等后处理确定人脸区域,得到人体目标。实验结果表明,该方法能有效地检测视频中的人体目标,与同类方法相比,该方法的时间复杂度更低,因而能更好地满足视频处理的实时性要求。 相似文献
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一种用于智能监控的目标检测和跟踪方法* 总被引:3,自引:0,他引:3
在对现有目标检测、跟踪算法进行分析对比的基础上,设计并实现了一种简单有效的目标检测和跟踪方案。首先提出了一种基于像素灰度归类和单模态高斯模型的背景重构算法,能够利用多帧包含前景目标的场景图像重构准确的背景模型。进而以此为基础采用背景减法进行各帧中目标的检测,并选取形心作为匹配特征实现了场景中多个目标的有效跟踪。实验表明,该方法实现简单,无须事先提供背景图像即可实现目标的准确检测和跟踪,其性能明显优于传统基于时间平均背景模型的方法。 相似文献
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提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割,得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设,导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空间的一致性假设,计算该邻域内像素间的互相关系数;同时,基于背景的帧间连续性和前景的不连续性,计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决,以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明,在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性,并能获得更完整准确的前景目标。 相似文献
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《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part A, Systems and humans : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society》2009,39(1):119-133
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提出了一种可以检测并直观表示人体经络分布的实时定位和显示方法。首先,利用多通道经络阻抗检测仪和磁定位跟踪仪确定人体体表经络点的位置,获取经络点的三维信息;其次,对场景摄像机进行标定,并将其结果和经络点的三维信息通过图形变换技术变换到统一的世界坐标系下,获取摄像机的投影矩阵H;最后,根据该投影矩阵H,将经络点三维信息投影到二维图像上,形成二维经络线,并将其融合于场景摄像机拍摄的人体体表实时图像上,实现人体经络的可视化。测试结果表明,该方法能够准确有效地定位和显示人体经络。 相似文献
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一种基于光流场的复杂背景下人脸定位方法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像中人脸的自动定位和提取是进行人脸识别的首要条件。文章提出了一种基于光流场的复杂背景下人脸定位方法。通过改进的光流场约束方程与帧间差法的结合,确定运动人脸的所在区域。并对所在区域进行图像的操作和处理,提取出人脸图像,最后采用基于Karhunen-Loeve变换的人脸识别技术进行识别。该方法具有快速和准确的特点。 相似文献
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利用肤色信息在彩色图像中检测人脸速度快、易于实现,但准确率不高。本文提出首先应用人脸肤色信息在彩色图像中进行人脸粗略检测,得到候选人脸区域,再以基于梯度模板匹配的方法进行人脸精确定位,从候选区中准确地找到人脸。将这两种方法结合在保证精确的人脸检测的前提下,可有效提高检测速度。 相似文献
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在新零售场景下,无人货架上商品种类繁多,易受光照等外界因素干扰,且顾客手持商品时手部或身体会对商品关键信息形成遮挡,使得自然场景中仅采用图像识别算法不能满足无人货架应用需求。针对无人货架实际应用场景的特性,基于深度学习中人体关节点定位算法与图像分类算法对该场景中的手持商品识别提出了解决方案。首先,利用人体关节点定位算法准确定位顾客上身关节点;然后,用图像分类算法识别以手臂相关关节点为中心截取的包含商品主要特征的图像。为了提升算法的实用性,对卷积姿态机CPM从关节点定位的速度与精度2个方面进行改进,设计了L-CPM和EP-L-CPM算法,并采用公开数据集和实际无人货架场景人体姿态数据集验证算法性能。实验结果表明,所提出的算法能够准确、高效地定位人体关节点。 相似文献
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针对复杂背景下的文本检测问题,提出了显著性检测与中心分割算法相结合的文本检测技术。对于输入的图像,首先分别使用前景与背景作为标准的显著性检测方法,背景检测时将图像的四边分别作为基准,前景检测时将背景检测中得到的非背景区域作为基准,最终可得到较准确的备选文本区。然后使用中心分割算法,得到精确的边缘图。由于显著性图备选区域准确边缘细节缺失,而边缘图边缘精确但无法得出备选文本区,因此将两者进行融合处理,得到最终文本区域。实验表明,所提出的方法有较好的检测效果。 相似文献
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目的 3维人体重建的目标在于建立真实可靠的3维人体模型。但目前基于SMPL(skinned multi-person linear model)模型重建3维人体的实验和一些公开数据集中,常常会出现预测的姿势角度值不符合真实人体关节角度规则的现象。针对这一问题,本文提出设置关节旋转角值域,使得重建的结果真实性更强、更符合人体关节机械结构。方法 根据人体关节的联接结构将各个关节的运动进行划分。根据划分结果计算关节运动自由度,并结合实际情况提出基于SMPL模型的关节旋转值域。提出一个简单的重建方法来验证值域分析的正确性。结果 使用3维人体数据集UP-3D进行相关实验,并对比以往直接根据学习结果生成重建模型的数据。在使用轴角作为损失参数的情况下,重建精度提高显著,平均误差降低15.1%。在使用所有损失函数后,平均误差比直接根据预测值生成重建模型的两段式重建方法降低7.0%。重建结果与UP-3D数据集进行真实性对比有显著的关节联动性效果。结论 本文提出的关节旋转角值域设置对基于SMPL模型进行3维人体重建的方法在进行关节点旋转角回归的过程中起到了很大作用,重建的模型也更符合人体关节运动联动性。 相似文献
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本文针对复杂背景图像中文字与背景区域的形态特征,提出了一种基于形态运算和区域生长的快速文字分割算法MOSA,同时将之与LLT分割算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较快和较准确地定位复杂背景图像中的文字区域,并且相对于LLT算法,该算法在速度与分割效果方面都有所提高。 相似文献