RBF神经网络在复杂场景人群识别中的应用

"基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别 (2009年)，北京交通大学学报，作者：方卫宁、胡清梅、李娜、郭北苑" 本文主要探讨了在大型公共建筑中，如何利用计算机视觉技术和RBF(Radial Basis Function，径向基函数)神经网络来实现复杂场景下人群目标的自动识别，从而有效监控和管理客流，确保人员安全。在当前的技术背景下，这种在线监测方法对于人流控制和疏散至关重要。 文章提出了一个基于RBF神经网络的识别算法，其核心在于利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据。首先，通过对闭路电视监视系统获取的图像进行预处理，提取出包含行人信息的前景图像。接着，通过计算这些前景图像的投影曲线，这些曲线能够反映出图像中行人的数量和分布情况。然后，将这些特征数据输入到预先训练好的RBF神经网络中，神经网络经过学习和优化，能够直接输出图像中的人群数目。 RBF神经网络因其快速的收敛速度和良好的非线性映射能力，被广泛应用于模式识别和分类任务。在这个应用场景中，它能够有效地处理复杂场景中的目标识别问题，即使在有遮挡、重叠或者光照变化的情况下，也能保持较高的识别准确率。 与其他人群识别算法相比，该方法的优势在于其高识别精度。尽管可能在一定程度上存在误差，但在这个可接受的误差范围内，该算法仍然能提供相当满意的结果。这使得它在实际的公共安全监控系统中具有很大的应用潜力。 关键词涉及人群识别、图像处理和RBF神经网络，表明本文深入研究了这三个领域的交叉应用。文章的中图分类号为TP391.41，属于计算机科学技术领域，文献标志码A则表示这是一篇具有较高学术价值的科研论文。 这篇2009年的研究工作展示了RBF神经网络在复杂场景人群识别中的有效性和实用性，为公共安全管理和计算机视觉技术的发展提供了新的思路和方法。