序列图像中的人头定位技术研究

"基于序列图像的人头定位 - 南京理工大学硕士学位论文 - 邵叶秦 - 模式识别与智能系统 - 任明武指导 - 2004年6月1日" 这篇由邵叶秦撰写的硕士论文，主题聚焦于基于序列图像的人头定位技术，属于模式识别与智能系统领域，由任明武教授指导，完成于2004年南京理工大学。论文的核心目标是开发一种能够在银行大厅或关键室内场所自动监控和报警的系统，以实现视频监控的智能化。系统通过摄像机连续捕捉监控场景图像，利用计算机检测和识别潜在的不法行为，如被遮掩的脸部，以便早期发现并报警。 论文首先探讨了背景生成和更新技术。作者对比分析了多种背景生成和更新算法，并提出了一种创新的分组更新背景生成方法，以及一个基于多高斯分布模型的背景更新新算法，以适应复杂环境下的变化。 接着，论文详细介绍了利用最近三帧图像来检测当前图像中运动目标轮廓的方法。采用了沈俊边缘检测算子和线段光滑度指标，有效过滤检测到的目标并减少干扰。这一阶段是目标检测的关键，有助于提高定位的准确性和鲁棒性。 在人头定位方面，论文着重阐述了基于头颈部凹点特征的定位策略。提出了使用Hough变换的圆环人头定位算法，该算法能够精确定位人头和人脸的位置。这种方法考虑到了人脸可能因遮挡而变得不完整的情况，增强了在实际应用中的实用性。 关键词包括：图像序列、人头定位、运动目标检测、图像差分、背景生成和更新。这些关键词反映了论文研究的核心内容和技术手段。 实验部分提供了实际的数据和分析结果，证明了所提出方法的有效性和性能。这篇论文为基于序列图像的人头定位提供了一个系统性的解决方案，对于智能监控系统的发展和提升具有重要价值。