首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

红外图像序列中的人体检测算法
引用本文:龚卫国,杨金妃,李建福.红外图像序列中的人体检测算法[J].计算机工程,2010,36(23):146-148.
作者姓名:龚卫国  杨金妃  李建福
作者单位:(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400030)
基金项目:国家"863"计划基金资助项目,国防"十一五"基础科研基金资助项目,重庆市科技攻关计划基金资助项目,重庆市科委基金资助项目
摘    要:为克服亮度分布惯性特征不能充分体现人体区域亮度特征的不足,提出一种红外图像序列中的人体检测算法。采用MAP MRF模型得到人体可能存在的感兴趣区域(ROI),根据红外图像中人体的成像特点,在以ROI中心点为圆心的各个圆环域中统计亮度信息,构建基于亮度 距离联合空间的人体特征,并采用支持向量机分类器对候选区域进行分类检测。在不同红外图像序列中的实验结果均表明,该算法具有较好的鲁棒性。

关 键 词:人体检测  MAP  MRF模型  联合空间  红外图像

Pedestrian Detection Algorithm in Infrared Image Sequences
GONG Wei-guo,YANG Jin-fei,LI Jian-fu.Pedestrian Detection Algorithm in Infrared Image Sequences[J].Computer Engineering,2010,36(23):146-148.
Authors:GONG Wei-guo  YANG Jin-fei  LI Jian-fu
Affiliation:(Key Laboratory for Optoelectronic Technology and System of the Education Ministry, Chongqing University, Chongqing 400030, China)
Abstract:The MAP-MRF model is adopted to locate the Regions Of Interest(ROI).According to the imaging features of human body in infrared system,the intensity of pixels in each cirque is cumulated to construct an intensity-distance joint space based pedestrian feature representation model to hurdle the disadvantage of inertia-based feature.The pedestrian region is classified and recognized using Support Vector Machine(SVM).Experimental results on different infrared image sequences show that the proposed scheme achieves highly accurate human detection.
Keywords:pedestrian detection  MAP-MRF model  joint space  infrared image
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号