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《大连理工大学》 2004年
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复杂背景下的头肩像检测与定位

何英昊  
【摘要】:头肩图像检测是人体分析研究中受关注的研究方向,是人脸检测的第一步,也是行人检测的基础。头肩图像检测在智能监视系统和基于内容的图像索引等方面都有广泛的应用,因而研究快速而且准确的头肩图像检测技术具有十分重要的意义。 本文研究的是在复杂背景下对灰度图像中头肩像的检测问题,从基于样本学习的方法出发,提出了一种基于支持向量机(SVM)和离散小波变换(DWT)的头肩像检测算法。该算法由训练和检测两部分组成。训练过程是收集大量头肩样本和“非头肩”样本,然后将训练样本图像进行Haar小波变换,选择变换后图像的低频子带的小波系数作为特征,训练一个由线性SVM分类器和非线性SVM分类器组成的复合分类器。检测阶段应用训练好的复合分类器对图像进行检测,以确定图像中头肩像的位置。 论文给出了使用该算法检测头肩图像的实验结果。实验结果表明,由85张包含153个头肩图像组成的测试图集中,其正确率达到87.58%。 将该算法应用到动态头肩像检测,采用基于运动检测的背景分离技术获得图像中可能存在的头肩像区域,然后采用基于SVM的方法在可能存在的头肩像区域进行检测。因为检测的区域较小,所以这种方法既保证了检测的准确性同时也为人体实时检测奠定基础。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP274.4

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【引证文献】
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1 吴琳琳;基于SVM技术的手写数字识别的研究[D];山东师范大学;2006年
2 吕鹏;工业和医疗X射线图像的处理与检测[D];大连理工大学;2008年
【共引文献】
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3 付彪,吴先良,李世雄;小波变换法求电磁波动方程的高频解[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年03期
4 陈东方;基于小波变换的Radon变换反演[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年04期
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8 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
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1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
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5 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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7 姬水旺,姬旺田;支持向量机训练算法的实验比较[J];计算机应用研究;2004年11期
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9 朱辉,杨扬,颉斌,封筠;SVM在小字符集手写体汉字识别中的应用研究[J];微计算机信息;2004年04期
10 徐勋华,王继成;支撑向量机的多类分类方法[J];微电子学与计算机;2004年10期
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2 洪宇光;SVM在阵列天线领域的应用研究[D];浙江大学;2004年
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【二级引证文献】
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1 崔海霞;杨红;刘佐濂;;MNIST邮政编码手写数字识别的研究[J];广州大学学报(自然科学版);2009年04期
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7 李奎;基于HCC-SVM的字符识别技术研究[D];南京理工大学;2009年
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1 何英昊;复杂背景下的头肩像检测与定位[D];大连理工大学;2004年
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4 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
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