红外图像序列中的人体检测算法  

Pedestrian Detection Algorithm in Infrared Image Sequences

作　　者：龚卫国[1] 杨金妃[1] 李建福[1] 

机构地区：[1]重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆400030

出　　处：《计算机工程》2010年第23期146-148,共3页Computer Engineering

基　　金：国家"863"计划基金资助项目(2007AA01Z423);国防"十一五"基础科研基金资助项目(C10020060355);重庆市科技攻关计划基金资助项目(CSTC2007AC2018);重庆市科委基金资助项目(CSTC-2008BB2199)

摘　　要：为克服亮度分布惯性特征不能充分体现人体区域亮度特征的不足,提出一种红外图像序列中的人体检测算法。采用MAP-MRF模型得到人体可能存在的感兴趣区域(ROI),根据红外图像中人体的成像特点,在以ROI中心点为圆心的各个圆环域中统计亮度信息,构建基于亮度-距离联合空间的人体特征,并采用支持向量机分类器对候选区域进行分类检测。在不同红外图像序列中的实验结果均表明,该算法具有较好的鲁棒性。The MAP-MRF model is adopted to locate the Regions Of Interest（ROI）.According to the imaging features of human body in infrared system,the intensity of pixels in each cirque is cumulated to construct an intensity-distance joint space based pedestrian feature representation model to hurdle the disadvantage of inertia-based feature.The pedestrian region is classified and recognized using Support Vector Machine（SVM）.Experimental results on different infrared image sequences show that the proposed scheme achieves highly accurate human detection.

关 键 词：人体检测 MAP-MRF模型 联合空间 红外图像 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]