现在,对人体检测和跟踪的研究非常热门。在人体检测这一方面,主要就是和模式识别有关系,先将人体图像转化为一个一维向量,然后选取一种分类方法来训练一个分类器,这里可以使用adaboost,hog+svm,神经网络等方法。在这些方法中,对人体检测最有效果的便是hog+svm方法,在这种方法中,首先利用hog算法将图像hog化,之后将得到的序列输入svm分类器进行训练,最后得到一个超平面。通常这个超平面就可以对监测过程中的图像进行分类。这种方法最初在文献[16]Dalal等人在2005年提出的,之后很多对人体检测的研究工作都是在他们的基础上进行提升。

    在对人体跟踪方面,现在流行的方法是均值漂移算法和粒子滤波算法,其中均值漂移算法由于算法简单,对计算要求低,速度快,一直是跟踪算法中的经典。文献[9-10]中对均值漂移算法进行了很多介绍和分析。并在其中给出了证明,利用均值漂移能收敛到局部最大值。文献[14-15]中对粒子滤波算法进行了介绍和分析,并且给予基本的粒子滤波算法提出了民主融合策略的目标跟踪算法,这在目标部分被遮挡时也能进行良好的跟踪。65305

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