[发明专利]基于第二代Bandelet变换和星型模型的静态人体检测方法有效
申请号: | 201110334700.0 | 申请日: | 2011-10-28 |
公开(公告)号: | CN102426653A | 公开(公告)日: | 2012-04-25 |
发明(设计)人: | 韩红;王瑞;冯光洁;苟靖翔;顾建银;李晓君;张红蕾 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华;朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于第二代Bandelet变换和星型模型的人体检测方法,主要解决现有方法不能较好处理遮挡问题。实现步骤是:(1)通过INRIN数据库获得大量负样本,并与数据库中其它正样本一起构成整个人体的训练样本集FB,再对FB切割得到各个部位训练样本集;(2)利用Bandelet变换,计算各训练样本集的Bandelet联合特征,组成六个训练样本特征集;(3)利用Adaboost算法,对样本特征集进行分类训练,得到相应部位分类器,通过对各部位的学习得到人体星型模型;(4)计算待检图像的Bandelet系数矩阵,通过星型模型进行人体部位检测,再利用主窗口合并法,对所有人体及部位的扫描窗口进行组合,得到最终人体检测结果。本发明能够准确检测人体,可用于视频监控和目标识别等视频处理领域。 | ||
搜索关键词: | 基于 第二代 bandelet 变换 模型 静态 人体 检测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于第二代Bandelet变换和星型模型的静态人体检测方法,包括如下步骤:(1)从INRIA数据库中通过自举操作获取大量的负样本,并与数据库中其它的正样本一起构成整个人体训练样本集FB,对FB进行手动切割,得到人体头部,左肩,右肩,下肢,脚步五个人体部位的训练样本集;(2)提取FB和五个部位训练样本集的Bandelet系数和该系数的统计值,将其作为Bandelet联合特征,得到相应的样本特征集,并利用Adaboost算法对这些样本特征集进行分类训练,得到整个人体分类器和五个部位分类器;(3)对人体各个部位进行基于星型模型的学习,得到整个人体星型模型,将步骤(2)中得到的整个人体分类器和五个部位分类器的输出值作为人体星型模型中相应部位滤波器的输入值;(4)输入任意大小的待检图像,利用Bandelet变换计算待检图像的Bandelet系数矩阵;(5)根据待检图像的Bandelet系数矩阵,计算待检图像中所有扫描窗口的Bandelet联合特征,输入步骤(2)中所得整个人体分类器和五个部位分类器,初步判定待检图像中人体候选区域,在人体候选区域内进行从左到右9×9的邻域扫描;(6)根据步骤(3)中所得的人体模型,计算待检图像中各扫描窗口在星型模型中滤波器的输出值,并根据滤波器的输出值判定扫描窗口中是否存在人体,若滤波器输出值大于零则认为该扫描窗口中存在人体和人体部位,反之则认为不存在人体和人体部位;(7)对存在人体和人体部位的窗口利用主窗口合并法进行窗口合并,得到最终人体检测结果。
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