hog和svm算法行人人体检测和跟踪系统设计

摘要基于视频的人体识别和跟踪一直是近年来图像研究和处理方面的重点。但是不论对人体的识别还是进行跟踪都不是轻易就能达成的，涉及到机器视觉的各个方方面面。同时对于刚入门的人来说，首先就是要有个合适的工具。这里，通过选择Intel公司的开源项目opencv作为基础，运用python语言进行基于视频的人体识别和跟踪的研究。65305

本文写了基于hog和svm算法的行人识别方法。利用hog进行预先的图像处理，再用svm对处理数据进行分类。对于目标跟踪，本文研究了均值漂移算法和粒子滤波算法，利用opencv实现了两种算法的跟踪。结果显示这两种算法在目标跟踪方面都具有不错的效果。

毕业论文关键词：人体检测目标跟踪机器视觉 opencv 均值漂移粒子滤波

毕业设计说明书（论文）外文摘要

Title Human detection and tracking

Abstract:

Human tracking and detection in video stream is an important area in recent years.But neither detection nor tracking can use a simply way to achieve ,which include many facilities in machine visual .when people do this work ,first they need a good tool.So here we select the opencv as a good tool ,which came from Intel company .And I choose python as the compute language because this language is very convenience in humandetection and tracking.

This paper writes about hog and svm method to realize human detection.We use hog to produce the input image then use svm to classify the data.To object tracking,this paper discuss the meanshift and particle filter arithmetic. Use opencv realize these arithmetic to tracking object.The behave in these two arithmetic is quite well.

Keywords:human detection,object tracking,machine visual,opencv Meanshift, particle filter

1 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 研究背景及意义 1

1.3 研究现状 2

1.4本文主要工作及内容 3

2 人体检测技术 4

2.1 方向梯度直方图 4

2.2 方向梯度直方图的基本原理及算法 4

2.3 方向梯度直方图的具体实现 5

2.4 本章小结 8

3 MeanShift跟踪算法 9

3.1 Meanshift基本思想及算法 9

3.2 Meanshift算法的实现 10

3.3 opencv实现meanshift算法跟踪 13

3.4 本章小结 15

4 粒子滤波算法 16

4.1 蒙特卡罗近似 17

4.2 序列重要性重采样 17

4.3 粒子滤波算法的实现 18

4.4 本章小结 20

结论 22

参考文献 25

1 绪论

1.1 引言

图像处理领域的发展现在是日新月异，各个行业都需要图像处理，特别是对于人体目标的检测和跟踪这一块，对于如何良好的识别出目标，以及之后能够准确的跟踪识别到的单位是其中的重点。同时随着计算机科学的发展，电脑的性能得到了很大的提升，各种单片机、dsp得到了很大的发展，使得图像处理的使用地方得到了扩大。论文网 hog和svm算法行人人体检测和跟踪系统设计:http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_72866.html