基于形状特征的移动目标实时分类研究.pdfVIP

学兔兔 第31卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1．31 No．8 2010年8月 Chinese Journal of Scientific Instrument Aug．2010 基于形状特征的移动目标实时分类研究 侯北平，朱 文，马连伟，介 婧 (浙江科技学院自动化与电气工程学院 杭州 310023) 摘 要：基于室外场景中移动目标的形状特征，提H{了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、 A行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上，将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量，利用 多级神经网络进行了目标分类。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高，能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类。 关键词：人车识别；运动检测；神经网络；目标识别 中图分类号：TP312．62 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．4050 Moving target classification based on shape features from real—time video Hou Beiping，Zhu Wen，Ma Lianwei，Jie Jing (School ofAutomation and Electrical Engineering，Zhejiang Unwe~ity ofScience and Technology，Hangzhou 310023，China) Abstract：This paper presents a moving target classification algorithm based on shape features and multi—stage neural network architecture．The shape features of human，human group，bike，bus and car are analyzed and studied．Mo— ment，dispersedness，compactness and length—width ratio are used as the classification eigenvectors．The detected video objects can be categorized into pre—defined groups of human，human group and vehicle by using multi—stage neural network．Experiment results from test images and real—time video are provided，which demonstrate the effec— tiveness of the proposed method． Key words：human／vehicle recognition；moving detection；neural network；object classification 在一起进行综合分类 ，该种方法实现复杂、实时性差。 1 引 言 基于特征的分类识别近年来成为一个重要的研究方 向。1997年美国设立了多个研究机构参与的视觉监控 运动目标的分类一直是智能监控领域中的研究热 重大项目VSAM (visual surveillance and monitoring)，该 点，分类的目的就是将类别标志与目标区域联系起来，以 系统可