论文研究基于智能视频分析的行人检测、跟踪系统 .pdf

基于霍夫变换及联合概率模型的多行人检测，唐晓敏，庄严，本文研究了复杂动态场景下的多人体目标检测问题。基于霍夫变换的传统目标检测算法缺乏概率模型的支持，为了更准确的描述观测数据

针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题，提出一种基于高斯混合模型的改进算法，用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型，快速区分背景区域和运动

结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题, 提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法。首先建立背景帧, 利

基于已知图像条件下的最大后验概率进行高质量视频重构，利用共谋攻击的思想去除视频中的隐藏信息，计算帧差对可疑视频进行检测；最后与线性共谋攻击检测算法进行对比，实验结果表明该隐写检测算法性能得到了进一步提

近年来,语义事件分析越来越受到重视,典型语义事件的检测与识别是一个具有挑战性的研究领域。提出了基于超图模型的复杂视频事件检测方法,通过分析对象的运动轨迹,检测出视频中的所有子事件并构建时序关系图及依赖

传统色情视频识别方法大多是色情图像识别方法的直接扩展，没有考虑到“行为”这一包含在色情视频中的关键信息。光流上下文直方图能描述运动物体的连续动作，基于此，提出了一种新的用于描述行为的特征——光流上下文

基于运动区域检测的视频缩减技术，韩建康，高广宇，在视频监控领域，随着大量廉价摄像头的部署，每天产生的巨量视频给后续的视频阅览，存储造成困难。本文提出了一种基于背景差分和

针对目标跟踪中的遮挡问题，提出了一种基于颜色特征的自适应跟踪算法。该算法利用模糊K均值聚类将目标自适应分块，采用单调递减的核函数对子块进行加权，目标模型的更新只需更新子块的颜色均值，计算量小。在跟踪过

在行人检测领域,当场景很复杂时,一般行人检测算法往往得不到很好的检测效果。比如在行人很多且靠的很近时,用基于梯度直方图的检测算法时,检测效果不是很好。由P.Felzenszwa提出一种以可变形部件模型

linux下opencv行人检测源码，附源码和可执行文件，一键运行。