复杂背景下人体检测算法

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ｂａｃｋｒｏｇｎｄｕ，ｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｎｄａｎｏｉｓｅｊａｍｍｉｎｇ．Ａｌｌｔｈｅｓｅｐｏｌｙｔｒｏｐｅｓａｎｄｐｏｓｓｉｂｌｅｏｃｃｌｕｓｉｏｎｔｈａｔｐｏｓｅｎｅｗ
（ＧｒａｄｕａｔｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ）（ＳｈｅｎｙａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｅＡｃｓａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１６８，Ｃｈｉｎａ）（ＮａｎｊｉｎｇＮｏｒｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｙｔ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｊｉｎｇபைடு நூலகம் ２１００２３，Ｃｈｉｎａ）
ｓｈｏｗｅｄｈａｔｔｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｆａｓｔｅｒｓｐｅｅｄｈａｔｎｏｈｅｔｒａｌｇｏｉｒｔｈｍｎｄｕｅｒｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｗｉｔｈ
计算机系统应用
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ — Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
２０１３年第２２卷第４期
复杂背景下人体检测算法①
孙宏国，一，李天然，蒲宝明，张全发，一，王慧静，
（中国科学院研究生院，北京１０００４９）（中国科学院沈阳计算技术研究所，沈阳１１０１６８）（南京师范大学地理科学学院，南京２１００２３）
ｃｏｍｐｌｅｘｂａｃｋｒｏｇｎｄｕ．
ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒＵＳｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｈｍａｕｎａｆｔｅｒｍｏｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｓｉｎｇｌｅｉｍａｇｅ．Ｆｏｒｔｈｉｓｒｅａｓｏｎ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｅｓｉｎｇａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｌｌｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｕｓｉｎｇｉｎｔｅｒａｇｌｈｉｓｔｏｒａｇｍｉｎｓｔｅａｄｏｆＨＯＧｎｄｕｅｒｃｏｍｐｌｅｘｂａｃｋｒｏｇｎｄｕｂａｓｅｄｏｎＨＯＧｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｉｔｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ．ＴｈｅｎｈｅｔｃｓｃａａｄｅＳＶＭｉｓａｄｏｐｔｅｄｉｎｍｙｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｔｏｔｒａｉｎｈｅｔｓａｍｐｌｅ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｎｄｅｒｓｔａｔｉｃｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍａｙｂｅｎｏｔｓｕｉａｂｔｌｅｔｏｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌｎｃａｅｗｈｉｃｈｉｓｏｆｃｏｍｐｌｅｘ
关键词：视频监控：人体检测：ＨＯＧ；ＳＶＭ
ＨｕｍａｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＣｏｍｐｌｅｘＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ
ＳＵＮＨｏｎｇ．Ｇｕｏ，ＬＩＴｉａｎ－Ｒａｎ３，ＰＵＢａｏ．Ｍｉｎｇ２，ＺＨＡＮＧＱｕａｎ — Ｆａ ’ ，ＷＡＮＧＨｕｉ－Ｊｉｎｇ ’
摘
要：静态图像的人体识别技术在实际视频监控场景中，面临背景复杂、图像分辨率低、光照影响和噪声干扰
等问题，这些多变性以及可能发生的遮挡给单一图像中的人体识别技术提出了挑战．设计和实现一种复杂背景下的人体检测算法，基于ＨＯＧ人体检测算法，使用积分直方图计算ＨＯＧ特征，并用级联ＳＶＭ分类器对样本进行训练．实验结果表明，该算法在复杂视频监控场景中进行人体检测比其它人体检测算法具有更高的准确率和更快的检测速度．