使用Fisher線性判別分析之快速行人偵測系統

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題名:	使用Fisher線性判別分析之快速行人偵測系統
作者:	顏志鴻郭英哲
貢獻者:	電機工程系
關鍵詞:	共變異矩陣描述子 Fisher線性判別分析 Haar-like 特徵行人偵測
日期:	2011-07
上傳時間:	2013-07-31 15:47:29 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	近年來，行人偵測系統之研究多以影像處理技術來辨識影像中之行人位置。由於所採用的影像處理演算法需要大量的運算或需建立學習資料庫，因此現行之以影像為基礎的行人偵測系統在偵測常見的320×240解析度的影像時，通常需要耗費數秒來完成。因此，本論文提出了一個以單一攝影機擷取影像並以Fisher線性判別分析為基礎的快速行人偵測系統，其能夠即時正確執行行人偵測。　　本研究之行人偵測系統以Haar-likae特徵與共變異矩陣描述子作為特徵萃取的方式，並且整合積分影像的概念，使得特徵的計算能夠更快的進行。有別於一般使用分類器學習演算法的行人偵測系統，此行人偵測系統藉由Fisher線性判別分析的結果做為行人偵測系統判別的分類器，以簡單矩陣運算之判別方式可有效的縮減分類時所需要的時間。並且依據兩種不同的特徵，設計了兩層的Fisher分類器，前級使用Haar-like特徵的Fisher分類器能夠快速的在影像中篩選出行人可能存在的候選區域，而後級使用共變異矩陣描述子的Fisher分類器能夠針對這些候選區域再進一步的驗證是否真的有行人存在於該區域。　　實驗結果顯示本研究之行人偵測系統在攝影鏡頭的解析度為320×240每秒30幀的影像資訊串流下，可以接近即時的處理，並且在複雜的背景下能有效率且正確的標示出行人所在的位置。
顯示於類別:	[電機工程系(所)] 【電機工程系所】博碩士論文

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