文献类型：期刊文章

作　　者：温向兵[1] 满君丰[1] 李倩倩[2] 李长云[1]

机构地区：[1]湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412008 [2]湖南化工职业技术学院信息工程系,湖南株洲412004

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目(61170102)资助;湖南省自然科学基金项目(11JJ4050;11JJ3070)资助;湖南省科技厅计划项目(2011GK3145)资助;湖南省教育厅优秀青年项目(11B039)资助

年　　份：2012

卷　　号：33

期　　号：4

起止页码：891-895

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：视频监控中,拥挤人群的相互遮挡给人体分割和跟踪带来很大困难.为了解决该问题,提出人体模型和人体边缘曲线相结合的人体分割方法.针对分割可能造成人体特征值存在较大的缺损、畸变问题,采用具有较高鲁棒性的BP(Back Propaga-tion)神经网络作为跟踪模型.为了提高BP网络的自主学习能力,采用分层Dirichlet过程来判断是否有新类别的人体特征数据产生,进而为BP网络的学习提供决策.通过仿真实验证实:本文提出的遮挡处理方法能够有效解决人体部分遮挡问题,与其他方法相比,具有简单且实时性好的优点;此外,分层Dirichlet过程与BP网络的结合提高了跟踪系统的自主学习能力.

关 键 词：拥挤人群  人体模型  分层Dirichlet过程  BP神经网络 前景边缘曲线  

分 类 号：TP391]