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    重庆时时彩开奖历史查询: 基于在线学习的人体重现检测方法及其系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210077833.9

    申请日:

    2012.03.22

    公开号:

    CN103324950A

    公开日:

    2013.09.25

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/66申请日:20120322|||公开
    IPC分类号: G06K9/66 主分类号: G06K9/66
    申请人: 中国科学院计算技术研究所; 日电(中国)有限公司
    发明人: 王亮; 郑伟; 常虹; 曾炜; 山世光; 陈熙霖
    地址: 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号
    优先权:
    专利代理机构: 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 代理人: 祁建国
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210077833.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.08|||2013.10.30|||2013.09.25

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于在线学习方法的人体重现检测系统,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1,在视频帧中检测人体,得到所述视频帧中的人体检测结果集合;步骤2,对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪;步骤3,根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果,进行学习和更新人体特征模型;步骤4,存储和管理人体特征模型,得到匹配的人体特征模型,并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
    步骤1,在视频帧中检测人体,得到所述视频帧中的人体检测集合;
    步骤2,对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪;
    步骤3,根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果,进行学习和更新人体特征模型;
    步骤4,存储和管理人体特征模型,得到匹配的人体特征模型,并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。

    2.   如权利要求1所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤1还包括:
    步骤21,采用图像窗口扫描的方式,使用人体检测器在图像金字塔中检测人体;当人体出现在视频帧中,输出人体所在的矩形框。

    3.   如权利要求2所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤21还包括:
    步骤31,收集标注好的人体图像窗口和非人体图像窗口作为训练数据,并对训练数据提取特征;
    步骤32,基于提取到的图像特征表示,通过统计学习的方式,学习人体图像窗口分类器来区分某一图像窗口中是否包含人体;
    步骤33,对于输入图像在各个尺度重采样,构成图像金字塔,对图像金字塔的每一个图像重采样的图像提取图像特征;
    步骤34,对图像金字塔中的每一个图像窗口进行分类,找出所有人体特征的检测窗口;
    步骤35,利用聚类方法对分类结果进行去重复检测的操作。

    4.   如权利要求1所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤2还包括:
    步骤41,采用光流特征,预测目标物体的位置和尺度;
    步骤42,对于人体检测的结果初始化目标跟踪算法;
    步骤43,在视频的当前帧和下一帧中提取光流,给予光流预测目标物体在下一帧的位置和大??;
    步骤44,输出跟踪结果的可信度。

    5.   如权利要求1所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤3还包括:
    步骤51,使用人体检测和人体跟踪的结果作为输入数据,对于每一个被检测并连续跟踪到的人体建立一个人体特征模型;
    步骤52,在之后的视频帧处理中,利用所述人体特征模型来检测视频帧中重现的人体,并利用检测到的重现人体更新其对应的人体特征模型。

    6.   如权利要求5所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤51还包括:
    步骤61,判断输入视频帧的人体检测结果中是否包含新出现的人体;
    步骤62,如果是新出现的人体,对其训练人体特征模型,并加入人体特征模型集合中;
    步骤63,反之,将人体检测与人体跟踪结果关联起来,基于所述人体检测与人体跟踪结果更新其对应的人体特征模型。

    7.   如权利要求1所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤4之后还包括:
    步骤5,记录已经建立的人体特征模型的被访问时间,长期不被访问的人体特征模型都被删除掉。

    8.   如权利要求1所述的基于在线学习的人体重现检测方法,其特征在于,所述步骤4还包括:
    步骤81,在管理人体特征模型时,间隔N帧之后,重新进行人体检测,并将人体检测结果比对已经建立的人体特征模型,所述N为大于等于1的自然数;
    步骤82,对于没有匹配的人体特征模型的人体检测过程,重复执行步骤1至步骤4;
    步骤83,对于被匹配的人体特征模型,利用所述新检测的人体特征模型进行更新。

    9.   一种基于在线学习的人体重现检测系统,其特征在于,包括:
    人体检测???,用于在视频帧中检测人体,得到所述视频帧中的人体检测集合;
    目标跟踪???,用于对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪;
    学习与更新???,用于根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果,进行学习和更新人体特征模型;
    存储与管理???,用于存储和管理人体特征模型,得到匹配的人体特征模型并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。

    10.   如权利要求9所述的基于在线学习的人体重现检测系统,其特征在于,所述人体检测??榛拱ǎ?BR>提取视频帧???,用于提取视频帧中图像特征,并采用图像窗口扫描,在图像金字塔中检测人体;当人体出现在视频帧中,输出人体所在的矩形框。

    11.   如权利要求10所述的基于在线学习人体重现检测系统,其特征在于,所述提取视频帧??榛拱ǎ?BR>训练数据???,用于收集标注好的人体图像窗口和非人体图像窗口作为训练数据,并对训练数据提取特征;
    统计学习???,用于基于提取到的图像特征表示,通过统计学习的方式,学习人体图像窗口分类器来区分某一图像窗口中是否包含人体;
    图像金字塔???,用于对于输入图像在各个尺度重采样,构成图像金字塔,对图像金字塔的每一个图像重采样的图像提取图像特征;
    窗口分类???,用于对图像金字塔中的每一个图像窗口进行分类,找出所有人体特征的检测窗口;
    聚类???,用于利用聚类方法对分类结果进行去重复检测的操作。

    12.   如权利要求9所述的基于在线学习人体重现检测系统,其特征在于,所述目标跟踪??榛拱ǎ?BR>光流特征???,用于采用光流特征,预测目标物体的位置和尺度;
    初始化???,用于对于人体检测的结果初始化目标跟踪算法;
    光流预测???,用于在视频帧的当前帧和下一帧中提取光流,给予光流预测目标物体在下一帧的位置和大??;
    输出???,用于输出跟踪结果的可信度。

    13.   如权利要求9所述的基于在线学习人体重现检测系统,其特征在于,所述学习与更新??榛拱ǎ?BR>建立人体特征模型???,用于对于人体检测和人体跟踪的结果作为输入数据,对于每一个新检测到的人体建立一个人体特征模型;
    更新人体特征模型???,用于在之后的视频帧处理中,利用所述人体特征模型来检测视频帧中的人体重现,并利用重现的人体来更新其对应的人体特征模型。

    14.   如权利要求13所述的基于在线学习人体重现检测系统,其特征在于,所述建立人体特征模型??榛拱ǎ?BR>判断检测结果???,用于判断新获得的人体检测结果中是否包含新出现的人体;
    训练???,用于如果是新出现的人体,训练人体表观的模型,并加入到人体检测集合中;
    结果关联???,用于将人体检测与人体跟踪结果关联起来,基于所述人体检测与人体跟踪结果更新当前的人体特征模型。

    15.   如权利要求9所述的基于在线学习人体重现检测系统,其特征在于,还包括:
    记录更新???,用于记录已经建立的人体特征模型的被访问时间,不被访问的人体特征模型都被删除掉。

    16.   如权利要求9所述的基于在线学习人体重现检测系统,其特征在于,存储与管理??榛拱ǎ?BR>重新检测???,用于在管理人体特征模型时,间隔N帧之后,重新进行人体检测,并将人体检测结果比对已经建立的人体特征模型,所述N为大于等于1的自然数;
    重复执行???,用于对于没有匹配的人体特征模型的人体检测过程,重复执行操作;
    匹配人体特征模型???,用于对于被匹配的人体特征模型,利用所述新检测的人体特征模型进行更新。

    关 键 词:
    基于 在线 学习 人体 重现 检测 方法 及其 系统
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