多证据信息融合的行人运动状态识别模型

• 作者: 张博
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理特征 运动识别 采样 多证据信息融合 TD-LBP 人体特征
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5693字
• 语种: 中文

摘要

采用粒子滤波的方式对人的运动情况进行分析的时候，进行数据采集的时候经常会产生数据不够，造成系统运行结果差强人意，鲁棒特性较差。基于这样的问题，算法结合了色彩、空间和细节特征等多方面的数据信息来完成外观模型的建立，在对其时域特性和详细特征进行分析之后，使用RGB颜色模式完成对应的模型；经过LBP处理之后，对进行优化的TD-LBP模型进行进一步说明，除去亮度小范围变化给纹理区分带来的影响；并且，引入了空间概念，目的在于依据人的特点，同时通过亮度的方式将一定的区域进行进一步划分，成为3个子区域，接着把不同子区域内的证据信息进行提取。经过实验证明之后，采用的这个模型在综合了直方图作为辅助之后，能够完成复杂情况下的行人跟踪分析，所采用的TD-LBP算法也比LBP算法更加的精准。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张博		19	59	4.0	7.0