双目立体视觉下高效人头检测法：精度与速度并重

本文主要探讨了一种基于双目立体视觉的快速人头检测方法，旨在解决人流统计中的实时性问题。该算法针对双目相机拍摄的图像，首先利用运动目标检测技术定位到可能包含人员的区域。然后，对于这些区域，采用融合了区域匹配和特征匹配的高效策略。这种方法特别注重视差信息的处理，通过视差连续性的利用，对强纹理点进行绝对误差累积（SAD）匹配，这有助于获取密集的视差图。相比之下，对于非强纹理点，则仅进行简单视差验证，以提高匹配速度。 接下来，通过三角投影关系计算深度图，由于人头与周围场景在深度上的区别，可以采用深度分层技术，从深度图中分离出包含人头信息的特定层。在这一过程中，先进行数学形态学预处理，以减少噪声影响，再通过边缘检测获取潜在的候选轮廓。最后，算法通过分析轮廓的几何特征，如形状、大小和边界，来判断轮廓是否代表人头。 该方法的优势在于能够在复杂场景中实现精确且快速的人头检测，即使在背景杂乱或光照条件不佳的情况下也能保持较高的检测精度。实验结果证实了算法的有效性和实用性，其不仅提高了检测速度，还保证了在实际应用中的性能表现。 关键词主要包括图像处理、人头检测、双目立体视觉、绝对误差累积匹配和视差图。这项研究对于视频监控、公共场所安全管理和人流分析等领域具有重要意义，有助于实时、高效地进行人员统计和识别。