基于帧差法的运动目标检测的matlab代码

基于帧差法的运动目标检测的matlab代码
基于帧差法的运动目标检测的matlab代码

mov=aviread('CIMG0003.A VI');

temp=size(mov);

fnum=temp(2);

for i=1:fnum,

strtemp=strcat(int2str(i),'.','JPG');

imwrite(mov(i).cdata(:,:,:),strtemp);

end%% 从视频中提出每一帧图像

o=1;

e='.jpg';

for i=1:15

u=o-1;v=o-2;

m=int2str(o);

n=int2str(u);h=int2str(v);

s=strcat(m,e);%%把字符串b与m连接后在连接e得到图像文件存储的位置

m=imread(s);%%从S处把图像读取出来

m=rgb2gray(m);%%将图像M灰度化

m=medfilt2(m,[3,3]);

if(o>=3)

s=strcat(n,e);

n=imread(s);

n=rgb2gray(n);

s=strcat(h,e);

h=imread(s);

h=rgb2gray(h);

n=medfilt2(n,[3,3]);

h=medfilt2(h,[3,3]);

q=im2double(m);%%将图像数组转换为double型 w=im2double(n); g=im2double(h);

c=q-w;j=w-g;

th=10/255;

k=find(abs(c)>=th);

c(k)=1;

k=find(abs(c)

c(k)=0;

c=bwareaopen(c,15);

se90=strel ('line',3,90);se0=strel ('line',3,0);

c=bwmorph(c,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算 c=imdilate(c,[se90,se0]);c=bwmorph(c,'close');

c=bwareaopen(c,50);

k=find(abs(j)>=th);

j(k)=1;

k=find(abs(j)

j(k)=0;

j=bwareaopen(j,15);

j=bwmorph(j,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算 j=imdilate(j,[se90,se0]);j=bwmorph(j,'close');

c=bwareaopen(c,50);

c=c&j;c=imerode(c,[se90,se0]);

figure,imshow(c);

a=c;b=c; d=c;f=c;

[m,n]=size(c);

%%行扫描填充

for i=1:m

for j=1:n-1

if a(i,j)>0

a(i,j+1)=1;

end

end

end

for i=1:m

for j=n:-1:2

if b(i,j)>0

b(i,j-1)=1;

end

end

end

th=a&b;

%%列扫描填充

for i=1:n

for j=1:m-1

if d(j,i)>0

d(j+1,i)=1;

end

end

end

for i=1:n

for j=m:-1:2

if f(j,i)>0

f(j-1,i)=1;

end

end

end

td=d&f;

c=th&td;

end

o=o+1;

基于matlab的人脸识别源代码

function varargout = FR_Processed_histogram(varargin) %这种算法是基于直方图处理的方法 %The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the %basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images) %The results of the implemented algorithm is 99.75 (recognition fails on image number 4 of subject 17) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @FR_Processed_histogram_OpeningFcn.,.. 'gui_OutputFcn', @FR_Processed_histogram_OutputFcn.,.. 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

运动目标检测方法总结报告

摘要 由于计算机技术的迅猛发展,使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能,更成为一种需要。同时,基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域,有很强的研究和应用价值。运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来,如果仅仅依靠一种检测算法,难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。较高的检测精度和效率十分重要,因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法,并对各种方法进行了评价和总结。首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论,然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。 关键词:运动目标检测光流法帧差法背景建模方法

ABSTRACT Because of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future. Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling method

运动目标检测光流法

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动,它可以反映视频相邻帧之间的运动信息,因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强,再加上其中有丰富的图像处理函数,所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序,运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理,画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量,因此可以反映相邻帧之间的运动,分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字:光流法;Horn-Schunck算法;matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理,就是用数字计算机及其他有关数字技术,对图像进行处理,以达到预期的目的。随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用,数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后,进行的综合性训练课程,其目的是:使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力;尝试所学的内容解决实际工程问题,培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,近些年来,随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高,动态图像处理技术日益受到人们的青睞,并且取得了丰硕的成果,广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此,基于光流法,实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志,初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度,它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”,即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

基于matlab程序实现人脸识别

基于m a t l a b程序实现 人脸识别 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

基于m a t l a b程序实现人脸识别 1.人脸识别流程 基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现,肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减,与中心区域显着不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。 人脸识别流程图 2.人脸识别程序 (1)人脸和非人脸区域分割程序 function result = skin(Y,Cb,Cr) %SKIN Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here a=; b=; ecx=; ecy=; sita=; cx=; cy=; xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; %如果亮度大于230,则将长短轴同时扩大为原来的倍 if(Y>230) a=*a; b=*b; end %根据公式进行计算 Cb=double(Cb); Cr=double(Cr);

t=[(Cb-cx);(Cr-cy)]; temp=xishu*t; value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2; %大于1则不是肤色,返回0;否则为肤色,返回1 if value>1 result=0; else result=1; end end (2)人脸的确认程序 function eye = findeye(bImage,x,y,w,h) %FINDEYE Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here part=zeros(h,w); %二值化 for i=y:(y+h) for j=x:(x+w) if bImage(i,j)==0 part(i-y+1,j-x+1)=255; else part(i-y+1,j-x+1)=0; end end end [L,num]=bwlabel(part,8); %如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛 if num<2 eye=0;

matlab编程实现二分法,牛顿法,黄金分割法,最速下降matlab程序代码

用二 4224min ()f t t t t =--[,.]t ∈内的极小值点,要求准 1. function [t d]=erfenfa(a,b) k=1; %记录循环次数 while abs(a-b)>0.0005 c=(a+b)/2; C(k)=c; %存储每次循环中点c 的值 if ff(c)<0 a=c; end if ff(c)==0 t1=c; break ; end if ff(c)>0 b=c; end k=k+1; end t=(a+b)/2; %最终符合要求的值 d=f(t); %最优解 C k function y=f(t) y=t^4-2*t^2-4*t; function y=ff(t) y=4*t^3-4*t-4; 运行结果 >> [t d]=erfenfa(1,1.5) C = Columns 1 through 9 1.2500 1.3750 1.3125 1.3438 1.3281 1.3203 1.3242 1.3262 1.3252 Column 10 1.3247 k = 11

t = 1.3250 d = -5.7290 2.黄金分割法 f (x)=x3-2x+1 初始区间[0, 3],收敛精度0.5 function [t,f]=huangjinfenge(a,b) m=1-(sqrt(5)-1)/2; t2=a+m*(b-a) f2=g(t2); t1=a+b-t2 f1=g(t1); while abs(t1-t2)>0.5 if f1 [t,f]=huangjinfenge(0,3) t2 = 1.1459 t1 = 1.8541

人脸识别系统设计与仿真 基于matlab的(含matlab源程序)版权不归自己 交流使用

人脸识别系统设计与仿真基于matlab的(含matlab源程序) 交流使用参考后自行那个删除后果自负 目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (5) 1.5 论文的内容及组织 (7) 第二章图像处理的Matlab实现 (8) 2.1 Matlab简介 (8) 2.2 数字图像处理及过程 (8) 2.2.1图像处理的基本操作 (8) 2.2.2图像类型的转换 (9) 2.2.3图像增强 (9) 2.2.4边缘检测 (10) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (11) 2.4 本章小结 (15) 第三章人脸图像识别计算机系统 (16) 3.1 引言 (16) 3.2系统基本机构 (17)

3.3 人脸检测定位算法 (18) 3.4 人脸图像的预处理 (25) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (26) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (29) 4.1识别理论 (29) 4.2 人脸识别的matlab实现 (29) 4.3 本章小结 (30) 第五章总结 (31) 致谢 (32) 参考文献 (33) 附录 (35)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义;然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题;接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成;最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,.这一领域除了它的重大理论价值外,也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的,因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情,而让机器来实现却很难,如人脸图像的识别,语音识别,自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制,就能够逐步地了解人类是如何存储信息,并进行处理的,从而最终了解人类的思维机制。 同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。现在己

(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一,目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法,分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰,目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法,其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标,假设f k(x, y)和f(k i)(x, y)分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点(x,y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示: Diff ki f k(x, y) f(k 1)(x, y)(2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域(背景象素值不变),又因为相邻视频帧间时间间隔很小,目标位置变化也很小,所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程:1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1;2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化(如 式子2-2示)得到Qk+1 ;3、为消除微小噪声的干扰,使得到的运动目标更准 确,对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理,后处理结果为M k 1。 1

0.618法的matlab实现

实验报告 实验题目: 0.618法的MATLAB实现学生姓名: 学号: 实验时间: 2013-5-13

一.实验名称: 0.618法求解单峰函数极小点 二.实验目的及要求: 1. 了解并熟悉0.618法的方法原理, 以及它的MATLAB 实现. 2. 运用0.618法解单峰函数的极小点. 三.实验内容: 1. 0.618法方法原理: 定理: 设f 是区间],[b a 上的单峰函数, ] ,[ ,)2()1(b a x x ∈, 且)2()1(x x <. 如果)()()2()1(x f x f >, 则对每一个],[)1(x a x ∈, 有)()()2(x f x f >; 如果)()()2()1(x f x f ≤, 则对每一个] ,[) 2(b x x ∈, 有)()()1(x f x f ≥. 根据上述定理, 只需选择两个试探点, 就可将包含极小点的区间缩短. 事实上, 必有 如果)()()2()1(x f x f >, 则],[)1(b x x ∈; 如果)()() 2()1(x f x f ≤, 则][)2(x a x ,∈. 0.618 法的基本思想是, 根据上述定理, 通过取试探点使包含极小点的区间(不确定区间)不断缩短, 当区间长度小到一定程度时, 区间上各点的函数值均接近极小值, 因此任意一点都可作为极小点的近似. 0.618 法计算试探点的公式: ). (618.0),(382.0k k k k k k k k a b a a b a -+=-+=μλ 2. 0.618法的算法步骤: ①置初始区间],[11b a 及精度要求0>L , 计算试探点1λ和1μ, 计算函数值)(1λf 和)(1μf . 计算公式是 ).(618.0 ),(382.011111111a b a a b a -+=-+=μλ 令1=k . ②若L a b k k <-, 则停止计算. 否则, 当)()(k k f f μλ>时, 转步骤③; 当)()(k k f f μλ≤时, 转步骤④. ③置k k a λ=+1, k k b b =+1, k k μλ=+1,)(618.01111++++-+=k k k k a b a μ, 计算函数值)(1+k f μ, 转步骤⑤.

人脸识别MATLAB代码

1.色彩空间转换 function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face) R=Ori_Face(:,:,1); G=Ori_Face(:,:,2); B=Ori_Face(:,:,3); R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型G1=im2double(G); B1=im2double(B); RGB=R1+G1+B1; row=size(Ori_Face,1); % 行像素 column=size(Ori_Face,2); % 列像素 for i=1:row for j=1:column rr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j); gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j); end end rrr=mean(rr); r=mean(rrr); ggg=mean(gg); g=mean(ggg); 2.均值和协方差 t1=imread('D:\matlab\皮肤库\1.jpg');[r1,g1]=rgb_RGB(t1); t2=imread('D:\matlab\皮肤库\2.jpg');[r2,g2]=rgb_RGB(t2); t3=imread('D:\matlab\皮肤库\3.jpg');[r3,g3]=rgb_RGB(t3); t4=imread('D:\matlab\皮肤库\4.jpg');[r4,g4]=rgb_RGB(t4); t5=imread('D:\matlab\皮肤库\5.jpg');[r5,g5]=rgb_RGB(t5); t6=imread('D:\matlab\皮肤库\6.jpg');[r6,g6]=rgb_RGB(t6); t7=imread('D:\matlab\皮肤库\7.jpg');[r7,g7]=rgb_RGB(t7); t8=imread('D:\matlab\皮肤库\8.jpg');[r8,g8]=rgb_RGB(t8);

(完整word版)基于图像处理的运动物体的跟踪与检测开题报告

1、课题来源 随着计算机技术的高速发展,运动物体的检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越受到人们的关注。运动跟踪和检测的应用广泛,在智能监控和人机交互中,如:银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪分析技术,通过定位物体并对其行为进行分析,一旦发现物体有异常行为,监控系统就发出警报,提醒人们注意并即时的处理,改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别在军事上,先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。正因如此,对运动目标的跟踪和检测的研究很有价值。 2、研究目的和意义 运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支,在理论和实践上都有重大意义,长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中,视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视,是一个细致和连续的过程,它可以由人来完成,但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠,而且费用也很高,因此引入运动监测非常有必要。它可以减轻人的负担,并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容:运动目标检测,方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础,运动目标的提取准确与否,直接关系到后续高级过程的完成质量。3、国内外研究现状和发展趋势及综述 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果,许多相关技术已经开始应用到实际系统中,但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等。 4、研究方法

目标检测综述

一、传统目标检测方法 如上图所示,传统目标检测的方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域,然后对这些区域提取特征,最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置,而且目标的大小、长宽比例也不确定,所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历,而且需要设置不同的尺度,不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置,但是缺点也是显而易见的:时间复杂度太高,产生冗余窗口太多,这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。(实际上由于受到时间复杂度的问题,滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个,所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测,即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域) (2) 特征提取由于目标的形态多样性,光照变化多样性,背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。(这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等) (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结:传统目标检测存在的两个主要问题: 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性,时间复杂度高,窗口冗余; 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。

二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题,我们该如何解决呢? 对于滑动窗口存在的问题,region proposal提供了很好的解决方案。region proposal(候选区域)是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息,可以保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度,并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高(滑动窗口固定长宽比)。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes,如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals?” 有了候选区域,剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作(特征提取+分类)。对于图像分类,不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)上,机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%,而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后,卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位,微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多,这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年,RBG(Ross B. Girshick)大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征,设计了R-CNN框架,使得目标检测取得巨大突破,并开启了基

检测交通视频中运动目标的程序设计

专业综合实践任务书 学生姓名:________专业班级: 指导教师: 工作单位: 信息工程学院 题目:检测交通视频中运动目标的程序设计 初始条件: (1)提供实验室机房及其matlab软件; (2)数字图像处理的基本理论学习。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体 要求): (1)学习运动目标检测的原理及方法,并利用matlab设计程序完成以下功能;(2)读取交通视频文件; (3)运用一种背景建模方法,提取背景图像; (4)读取一帧有运动目标的图像,利用背景差分法,得到差分区域; (5)对差分区域进行数学形态学处理,得到完整的运动目标区域,并显示运动目标检测结果图; (6)对检测的结果进行分析比较; (7)要求阅读相关参考文献不少于5篇; (8)根据课程设计有关规范,按时、独立完成课程设计说明书。 时间安排: (1) 布置课程设计任务,查阅资料,确定方案 1.5天; (2) 进行编程设计、调试2天; (3) 完成课程设计报告书、答辩 1.5天; 指导教师签名: 年月日系主任(或责任教师)签名: 年月日

目录 摘要 (1) 1.概述 (2) 2.设计原理 (3) 2.1 背景提取与更新算法 (3) 2.1.1 手动背景法 (4) 2.1.2 统计中值法 (4) 2.1.3 算术平均法 (4) 2.1.4 Surendra算法 (5) 2.2 背景差分法运动目标检测 (6) 2.3 形态学滤波 (7) 2.4总体方案设定 (9) 2.4.1 算术平均法与Surendra算法相结合的背景建模 (9) 2.4.2 总体程序框图 (10) 3.软件编程实现 (11) 4.结果及分析 (13) 5.心得体会 (17) 参考文献 (18)

光流法运动目标跟踪论文

研究生课程论文 《光流法运动目标跟踪》 课程名称s 姓名 学号 专业 任课教师 教师评阅意见: 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间:年月日

摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测,重点研究金字塔Lucas-Kanade算法,在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法,即采用改进的Harris角点提取点的方法。实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好,之后用金字塔光流进行跟踪。 关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris 1.引言 近些年,模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱,其中,动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上,而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题,该课题在人机互动(HCI),目标识别,目标运动等领域有着非常重要的应用。虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪,大多数都存在处理数据量大,运算复杂等问题。因此,研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题,目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。 2.运动目标检测算法 运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础,也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤:(1)运动目标的检测与提取,(2)运动目标的分类,(3)运动目标的跟踪,(4)运动目标的行为理解与分析,如图1所示。 图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解 图1 分析过程 在计算机视觉处理中,运动目标检测技术处于中层处理级别,它是指在一个视频或者图像中,对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离,对于行为理解,行为分析等其他技术的研究,运动目标检测也是一种有效的方法。 目标检测要依据运动目标的主要特性,例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础,是运动目标最基本的特性。目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征,利用形态特征对运动目标检测,难点是对小目标的检测。 3.光流法 1950年,Gibuson首先提出了光流的概念,所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现,就是因为当物理运动时,会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像,这些变化信息在不同时间,不断的流过眼睛视网膜,就好像一种光流过一

基于MATLAB的人脸识别

基于MATLAB的人脸识别

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图像识别 题目:基于MATLAB的人脸识别 院系:计算机科学与应用系 班级: 姓名: 学号: 日期:

设计题目基于MATLAB的人脸识别设 计技术参数 测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小1024×768 特征向量提取阈值 1 设计要求综合运用本课程的理论知识,并利用MATLAB作为工具实现对人脸图片的预处理,运用PCA算法进行人脸特征提取,进而进行人脸匹配识别。 工作量 两周的课程设计时间,完成一份课程设计报告书,包括设计的任务书、基本原理、设计思路与设计的基本思想、设计体会以及相关的程序代码; 熟练掌握Matlab的使用。 工作计划第1-2天按要求查阅相关资料文献,确定人脸识别的总体设计思路; 第3-4天分析设计题目,理解人脸识别的原理同时寻求相关的实现算法;第5-8天编写程序代码,创建图片数据库,运用PCA算法进行特征提取并编写特征脸,上机进行调试; 第9-12天编写人脸识别程序,实现总体功能; 第13-14天整理思路,书写课程设计报告书。 参考资料1 黄文梅,熊佳林,杨勇编著.信号分析与处理——MATALB语言及应用.国防科技大学出版社,2000 2 钱同惠编著.数字信号处理.北京:机械工业出版社,2004 3 姚天任,江太辉编著.数字信号处理.第2版.武汉:武汉理工大学出版社,2000 4 谢平,林洪彬,王娜.信号处理原理及应用.机械工业出版社,2004 5刘敏,魏玲.Matlab.通信仿真与应用.国防工业出版社,2005 6 楼顺天.基于Matlab7.x 的系统分析与设计.西安电子科技大学,2002 7孙洪.数字信号处理.电子工业出版社,2001 目录 引言?错误!未定义书签。 1 人脸识别技术?错误!未定义书签。 1.1人脸识别的研究内容?错误!未定义书签。 1.1.1人脸检测(Face Detection)........... 错误!未定义书签。

交通场景中运动目标的检测文献综述

交通场景中运动目标的检测文献综述 摘要:运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括:图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。运动目标分割是实现交通场景下车辆检测的前提。常用的分割方法可以分为背景差分法、帧间差分法和基于光流的分割方法等。 关键词:数字图像处理;运动目标;检测方法 1 前言 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,近些年来,随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高,动态图像处理技术日益受到人们的青睐,并且取得了丰硕的成果,广泛英语与交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 目前,以数字图像处理技术为核心的视频监视系统越来越广泛地应用到交通监管中,它利用摄像机来获取图像,由计算机完成对运动目标的自动检测,如果车辆交通违规时,自动发出预警,记录全程违章视频,这在很大程度上减轻了监控人员的劳动强度,克服可能的人为失误,而且节省大量存储空间,使存储的数据更为有效,为交通违规的后续处理提供了客观依据。 交通场景中运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志的相关信息,初步建立起交通场景中运动目标检测课题研究的整体思路和方法。 2 正文 2.1运动目标 运动目标是常生活中常见的.如活动的动物、行驶的运载工具等。在现实生活中,尽管人类的视觉既能看见运动又能看见静止的物体,但是在交通这样的复杂场景中大量有意义的视觉信息都包含在这些运动之中,人们往往只对运动的

物体或目标感兴趣。因此,研究运动目标的检测问题,有着很大的现实意义和应用价值。 2.2运动目标检测的基本概念 目前我们主要是通过对动态图像进行分析处理来获取运动目标信息,从而实现对运动目标的检测,它是图像处理与计算机视觉应用研究领域的一个重要课题。,所谓动态图像是由一序列图像组成的,即图像序列。图像序列是用一个传感器(如摄像机、数码相机)采集的一组随时间变化的图像,不同时刻采集的二帧图像或多帧图像中包含了存在于相机与景物之间的相对运动信息。还有景物本身发生变化的运动信息等等,这些信息表现为图像帧之间的灰度变化或诸如点、线、区域等记号的位置和运动方向速度等属性的变化。 运动目标检测的目的就是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。我们首先用摄像机获取运动目标的视频影像,经视频采集卡将视频信号传输到计算机,利用计算机对其进行相关处理,从视频图像中按一定时间间隔获取序列图像,然后通过对这些序列图像进行特定的处理,就可以检测出我们感兴趣的运动目标。 运动目标检测和分析是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括:图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。这种算法在帧差法的基础之上,提取出运动目标,并对其求取运动速度。这种技术可以用于各类图像监控系统,用来检测运动目标,对于现实应用有重要意义。 2.3运动目标检测的基本方法 由运动目标所形成的图像序列可分为两种情况:一种是静止背景,一种是运动背景。前一种情况通常发生在摄像机相对静止状态(如监视某一路口车流量的固定摄像机),后一种情况通常发生在摄像机也在相对运动状态(如装在卫星或飞机上的监视系统)。从处理方法上看,对前一种情况可采用消除背景的方法检测运动目标,处理起来比较简单,如简单的帧间差分或自适应背景对消方法。对后一种情况.处理起来比较复杂,一般是采用突出目标或消除背景的思想检测运动目标。若采用消除背景的方法,则通常需要先进行帧间稳像及配准;若采用突出

视频图像中运动目标检测方法研究

视频图像中运动目标检测方法研究

毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究

摘要 在很多现代化领域,运动目标检测都显示出了其重要的作用。尤其是近二十年的社会经济的飞速发展,运动目标检测都彰显了其重要性,在航空、通信、航海等各个方面都有关键性的作用,从而使运动目标检测方法的研究成为各国的研究热门课题。 通过阅读大量的相关论文、期刊及其网络资源,了解了高斯背景建模及背景更新的基本原理及思想。在本文中,首先介绍了运动目标检测方法的相关基础知识,如图像的二值化、图像的形态学处理、颜色空间模型。然后重点说明了三种常用的运动目标检测方法的研究,简要阐述了三种研究方法的基本思想。在老师的帮助下进行了相应的实验,最终得出了三种运动目标检测方法的优点和缺点,着重探究了高斯背景建模及其背景更新基本原理及思想。 最后,通过相关的程序及软件对混合高斯背景模型进行了相关的实验,进而发现了混合高斯背景建模算法存在的不足之处,如:高斯背景建模的计算量大、运动目标较大时检测效果差等问题,并对对这些问题提出了相关设想及改进。 关键词:运动目标检测;二值化;图像的形态学处理;高斯背景建模;背景更新 I

ABSTRACT In many modern fields, moving target detection are showing its important role. Especially nearly twenty years of rapid development of social economy, the moving target detection has shown its importance, in various aviation, communication, navigation and so on have a key role, so the study of moving target detection method has become a research hot topic in countries. By reading relevant papers, a large number of journals and cyber source, understand the basic principle and thought of Gauss background modeling and updating the background. In this paper, firstly introduces the basic knowledge of moving target detection method, such as the two values image, morphological image processing, color space model. Then focus on the study of three methods used for moving object detection, a brief description of the basic ideas of the three kinds of research methods. By the experiment, the results of three kinds of method of moving target detection has advantages and disadvantages, this paper emphatically explores Gauss background modeling and background updating basic principle and thought. Finally, through the program and software related to mixed Gauss background model for the relevant experiments, and found the shortcomings, the presence of mixed Gauss background modeling algorithm such as: the problem of computing Gauss background modeling, moving target volume larger detection effect is poor, and on these problems put forward relevant ideas and improvement. Keywords: moving object detection; two values; I I

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