杭州电子科技大学学报
杭州電子科技大學學報
항주전자과기대학학보
JOURNAL OF HANGZHOU DIANZI UNIVERSITY
2013年
6期
86-90
,共5页
人数统计%目标分割%支持向量机%最近邻匹配法
人數統計%目標分割%支持嚮量機%最近鄰匹配法
인수통계%목표분할%지지향량궤%최근린필배법
people counting%object segmentation%support vector machine%nearest neighbor matching
该文实现了垂直摄像头下的实时人数统计。为减少场景中伪目标区域对人头检测的影响,首先利用背景建模法提取前景目标,并根据发色信息筛选前景目标。然后采用线性SVM训练得到的头部分类器识别头部,并将头部中心点作为运动人体的特征点,利用最近邻匹配法进行数据关联,完成行人的跟踪计数。不同场景下的视频测试结果表明,该方法能较准确地实现人数统计。
該文實現瞭垂直攝像頭下的實時人數統計。為減少場景中偽目標區域對人頭檢測的影響,首先利用揹景建模法提取前景目標,併根據髮色信息篩選前景目標。然後採用線性SVM訓練得到的頭部分類器識彆頭部,併將頭部中心點作為運動人體的特徵點,利用最近鄰匹配法進行數據關聯,完成行人的跟蹤計數。不同場景下的視頻測試結果錶明,該方法能較準確地實現人數統計。
해문실현료수직섭상두하적실시인수통계。위감소장경중위목표구역대인두검측적영향,수선이용배경건모법제취전경목표,병근거발색신식사선전경목표。연후채용선성SVM훈련득도적두부분류기식별두부,병장두부중심점작위운동인체적특정점,이용최근린필배법진행수거관련,완성행인적근종계수。불동장경하적시빈측시결과표명,해방법능교준학지실현인수통계。
This paper achieves real-time people counting in video sequences captured with vertical camera . To reduce the impact for head detection by spurious objects , firstly, using background modeling method to extract foreground objects , and for further select based on hair color information , then using linear support vector machine(SVM) training a classifier to recognize the head , and the head center as a feature point of the moving for data association by the nearest neighbor matching method , to complete pedestrians track and count . Testing in different scenes , the results show that this method can achieve people counting accurately .