機器視覺(jué)識別人體行為中的運動(dòng)陰影檢測算法

全部作者： 蓋萌萌 李團結 第1作者單位： 西安電子科技大學(xué)機電工程學(xué)院 論文摘要： 基于機器視覺(jué)的人體行為識別首先需對人體進(jìn)行跟蹤建模，但人體產(chǎn)生的陰影會(huì )帶來(lái)很多問(wèn)題，嚴重影響識別的正確率。首先證明了反照率比值在相鄰4像素點(diǎn)的1致性，然后證明了歸1化rgb彩色模型的光度測定不變性，結合兩者的特性，提出了1種新的運動(dòng)陰影檢測算法。在室內和室外各種環(huán)境尤其是光照等劇烈變化情況下，進(jìn)行了該算法的實(shí)驗測試，并與基于混合高斯法的實(shí)驗結果進(jìn)行了比較，實(shí)驗結果表明該算法在各種環(huán)境下都具有良好的適應性和魯棒性，在外界環(huán)境變化劇烈時(shí)，該算法的運動(dòng)陰影檢出率比混合高斯算法高20%，運動(dòng)陰影誤檢率降低了24%。 關(guān)鍵詞： 人體行為識別；反照率；彩色模型；陰影檢測 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2007年10月26日 同行評議：

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