智能监控人体检测：头肩特征与SVM结合方法

"智能监控中基于头肩特征的人体检测方法研究_潘锋" 本文是潘锋等人发表在《浙江大学学报(工学版)》2004年第38卷第4期上的一篇学术论文，主要探讨了智能监控系统中人体目标的自动检测技术。在传统的监控系统中，由于各种因素，如姿态变化、影子干扰以及遮挡等问题，对人体检测带来了挑战。作者针对这些问题，提出了一种结合运动目标头肩模型提取和支持向量机（SVM）模型验证的新方法。 首先，该方法利用差分图像的边缘检测来识别运动目标，然后通过轮廓跟踪来进一步确认和精炼目标边界，从而有效减少目标影子带来的干扰。这种方法的关键在于将头肩模型作为人体的局部形状特征，以此来区分人体目标，即使在存在遮挡的情况下也能较好地识别出人体。 其次，作者引入了不变矩作为人体局部形状的描述符，不变矩对形状的旋转、缩放和位移具有不变性，这有助于在不同视角和大小的人体检测中保持一致性。而支持向量机作为分类器，则解决了在小样本情况下传统方法容易出现的欠学习和过学习问题，增强了模型的泛化能力。 通过实验，该方法展示出了良好的鲁棒性和较高的检测准确性，能够有效地在智能监控场景中自动检测运动中的人体目标。这一研究不仅为智能监控系统提供了理论支持，也为后续的人体跟踪等应用奠定了技术基础。 这篇论文深入研究了智能监控环境下的人体检测技术，提出了创新的头肩特征结合SVM的方法，对提高监控系统的智能化水平和应对复杂环境中的目标检测具有重要意义。