曲率滤波-经验模式分解的运动人体目标检测预处理

摘要：

利用曲率滤波-经验模式分解预处理检测并提取人体目标特征,以降低图像分解运算复杂度,同步增强边缘和纹理特征,提高特征区分性.表现在:(1) 在第一层经验模态分解中,以曲率滤波曲面映射原图像的连续平滑曲面,形成包络曲面及均值面,首层分解图像纹理特征显著,以下各层凸显边缘与结构特征;(2) 从低分辨率到高分辨率尺度图像匹配出相邻层强边缘区域,易于人体目标轮廓候选区域的提取;(3) 以首层分解图纹理特征筛分背景,在相邻层中匹配前景特征区域,形成人体姿态特征的轨迹图,易于判别人体姿态及行为.在人体行为识别实验中,采用曲率滤波-经验模式分解预处理提取的轮廓特征与人体行为典型数据库ground truth对比,在UIUC示例数据的轮廓提取的精度和召回率都达到90%以上.对人体姿态及行为做识别处理,验证了预处理方法的有效性.

关键词：图像增强、曲率滤波平滑、经验模式分解、强边缘、多尺度

所属期刊栏目：47

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金11347132;湖南省自然科学基金12JJ3061;湖南省优秀青年项目10B074;湖南省教育厅科研项目16C1087

在线出版日期：2018-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：250-255