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原文传递视频中行人的识别的研究

论文题名：	视频中行人的识别的研究
关键词：	步态识别;图像预处理;SIFT特征;视频序列图像
摘要：	视频行人识别是目前视频智能监控领域各国关注和研究的热点课题。步态识别能够从远距离识别出人的身份，步态识别的难点之一是步态特征作为行为特征，具有很强的不稳定性，特别是视角变化、携带物品、光照变化、行人交错遮挡等情况下。本文研究的视频中行人的识别系统以步态识别为基础，结合了步态特征和图像匹配方法，本文的目的是能够对视频中的行人识别并匹配，并解决行人交错遮挡情况下造成的行人识别率低的问题，所以本文采用融合步态能量图与SIFT特征的识别方法，可以有效提高视频中行人的识别准确率。本文的主要工作有: 　　1、为了从视频序列图像中提取完整的步态周期图像，研究了步态周期的特点，采用了轮廓侧影宽高比的方法获得步态周期。　　2、采用了图像灰度化、图像去噪、图像二值化、数学形态滤波等技术，进行图像预处理，以降低步态特征提取的计算复杂度及提高步态特征提取的准确性。　　3、提出了融合步态能量图特征和SIFT特征的行人识别方法。　　本文设计并实现了视频中行人的识别系统，系统测试和验证表明:使用SIFT特征匹配方法，在单一行人情况下具有准确识别率，但当两行人交错行走情况下，识别准确率较低;使用步态能量图特征和SIFT特征匹配相结合的方法，单一行人和两行人交错行走的情况下，都能够对行人进行准确检测和有效识别。
作者：	王俊杰
专业：	软件工程
导师：	邓建明;陈国庆
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文