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基于融合图像轮廓矩和Harris角点方法的遮挡人体目标识别研究
被引量:
7
1
作者
杨云
岳柱
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期273-277,共5页
针对遮挡人体目标识别中人体特征描述容易受到遮挡物影响,但人体的头肩部分不易受到遮挡的特点,提出了一种基于人体头肩部位混合轮廓特征的遮挡人体目标识别的新方法。首先利用背景差分法把人体从复杂的背景中分离出来,接着利用人体的...
针对遮挡人体目标识别中人体特征描述容易受到遮挡物影响,但人体的头肩部分不易受到遮挡的特点,提出了一种基于人体头肩部位混合轮廓特征的遮挡人体目标识别的新方法。首先利用背景差分法把人体从复杂的背景中分离出来,接着利用人体的先验知识提取出头肩部位,然后提取出头肩部位轮廓的矩不变量和Harris角点特征,然后将2种特征融合构成混合特征,最后将新特征输入BP神经网络进行识别。实验表明:此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率。
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关键词
遮挡人体识别
矩不变量
HARRIS角点
BP神经网络
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职称材料
题名
基于融合图像轮廓矩和Harris角点方法的遮挡人体目标识别研究
被引量:
7
1
作者
杨云
岳柱
机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期273-277,共5页
基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(No.2010JK419)
文摘
针对遮挡人体目标识别中人体特征描述容易受到遮挡物影响,但人体的头肩部分不易受到遮挡的特点,提出了一种基于人体头肩部位混合轮廓特征的遮挡人体目标识别的新方法。首先利用背景差分法把人体从复杂的背景中分离出来,接着利用人体的先验知识提取出头肩部位,然后提取出头肩部位轮廓的矩不变量和Harris角点特征,然后将2种特征融合构成混合特征,最后将新特征输入BP神经网络进行识别。实验表明:此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率。
关键词
遮挡人体识别
矩不变量
HARRIS角点
BP神经网络
Keywords
human body recognition under occlusion
moment invariants
Harris angular points
BP neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合图像轮廓矩和Harris角点方法的遮挡人体目标识别研究
杨云
岳柱
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2013
7
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