基于头肩矩特征的人体识别研究

本文针对传统监控系统的不足,研究了智能监控系统中活动人体目标的自动检测与识别算法。通过建立人体头肩二维模型,将头肩轮廓矩特征向量输入BP神经网络完成人体目标的鉴别。采用人体局部轮廓形状特征而非整体特征,对解决实际应用场合中人体易受遮挡而产生属性丢失问题有较好的分类效果;采用误差反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络分类器建立"特征—类别"映射关系以完成人体识别。实验结果表明了本方法的有效性和较强的鲁棒性。