[发明专利]基于终生学习的人体可靠检测方法在审
| 申请号： | 201610808297.3 | 申请日： | 2016-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN106384089A | 公开（公告）日： | 2017-02-08 |
| 发明（设计）人： | 谢剑斌;刘通;闫玮;李沛秦 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司11429 | 代理人： | 陈立新 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于智能识别领域，具体涉及一种基于终生学习的人体可靠检测方法。该方法包括以下步骤(S1)输入视频图像，依据运动检测方法，对视频图像中的运动目标进行检测，初步定位视频图像中包含运动目标的图像块；(S2)对包含运动目标的图像块，提取图像特征；(S3)通过SVM分类器对图像特征进行分类，得到人体检测结果，并存储特征分类后得到的人体目标区域的灰度图像，返回步骤(S1)对下一帧视频图像进行检测。对灰度图像进行人工识别处理，提取虚警图像的图像特征作为负样本，重新训练SVM分类器，并应用到(S3)中。本发明对监视场景中实际检测到的虚警目标进行再学习，降低了相应监控场景中人体检测的虚警率，提高了人体检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 终生 学习 人体 可靠 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于终生学习的人体可靠检测方法，其特征在于：包括以下步骤：(S1)输入视频图像，依据运动检测方法，对视频图像中的运动目标进行检测，初步定位视频图像中包含运动目标的图像块；(S2)对包含运动目标的图像块，提取图像特征；(S3)通过SVM分类器对图像特征进行分类，得到人体检测结果，并存储特征分类后得到的人体目标区域的灰度图像，返回步骤(S1)对下一帧视频图像进行检测。
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