[发明专利]一种基于Bag-of-features模型的自学习行人计数方法及装置在审
| 申请号： | 201310449781.8 | 申请日： | 2013-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN104517127A | 公开（公告）日： | 2015-04-15 |
| 发明（设计）人： | 黄磊;李静雯 | 申请（专利权）人： | 汉王科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06M11/00 |
| 代理公司： | 北京正理专利代理有限公司 11257 | 代理人： | 张文祎 |
| 地址： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Bag-of-features模型的自学习行人计数方法，该计数方法包括：建立预先采集的视频图像样本的Bag-of-features模型，采用支持向量机作为分类器训练获得初始状态下的基于Bag-of-features模型的行人分类器；提取符合支持向量机基本分类条件的当前视频图像的前景区域，并对当前视频图像的搜索窗口进行区域划分，根据所述前景区域和所述搜索窗口内的特征点提取当前视频图像的高置信度样本；根据提取的高置信度样本实时更新Bag-of-features模型的参数，进而更新基于Bag-of-features模型的行人分类器，通过所述行人分类器实现行人计数。本发明能够自动提取视频中的高置信度行人和非行人样本，进行实时调整Bag-of-features模型参数，提高系统对多场景的适应能力和计数准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bag of features 模型 自学习 行人 计数 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于Bag‑of‑features模型的自学习行人计数方法，其特征在于，该计数方法包括：建立预先采集的视频图像样本的Bag‑of‑features模型，采用支持向量机作为分类器训练获得初始状态下的基于Bag‑of‑features模型的行人分类器；提取符合支持向量机基本分类条件的当前视频图像的前景区域，并对当前视频图像的搜索窗口进行区域划分，根据所述前景区域和所述搜索窗口内的特征点提取当前视频图像的高置信度样本；根据提取的高置信度样本实时更新Bag‑of‑features模型的参数，进而更新基于Bag‑of‑features模型的行人分类器，通过所述行人分类器实现行人计数。
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