光照環(huán)境變化情況下的人體目標(biāo)識(shí)別算法研究的開(kāi)題報(bào)告

光照環(huán)境變化情況下的人體目標(biāo)識(shí)別算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景人體目標(biāo)識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要任務(wù)，它涉及到視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、安防等領(lǐng)域。但是在實(shí)際應(yīng)用中，由于光照環(huán)境的變化，使得原有的算法難以進(jìn)行準(zhǔn)確的人體目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別。因此，為了解決這個(gè)問(wèn)題，需要對(duì)光照環(huán)境變化情況下的人體目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行深入研究。二、研究?jī)?nèi)容1.目標(biāo)檢測(cè)算法的研究在光照條件較差的環(huán)境下，傳統(tǒng)的人體目標(biāo)檢測(cè)算法會(huì)受到很大的影響，比如目標(biāo)邊緣模糊、光照不均等。因此，需要研究新的目標(biāo)檢測(cè)算法，使其能夠適應(yīng)光照環(huán)境的變化。例如，可以使用YOLO（YouOnlyLookOnce）目標(biāo)檢測(cè)算法，它能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確性和速度。2.特征提取算法的研究為了提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性，需要通過(guò)特征提取算法來(lái)提取人體目標(biāo)的特征。常用的特征提取算法包括Haar特征、HOG（HistogramsofOrientedGradients）特征、LBP（LocalBinaryPattern）特征等。但是，在光照環(huán)境變化的情況下，這些特征可能不再適用。因此，需要研究新的特征提取算法，例如使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取。3.目標(biāo)識(shí)別算法的研究在獲取到目標(biāo)的特征之后，需要進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。在光照環(huán)境變化的情況下，人體目標(biāo)的外部特征可能發(fā)生變化，這就需要通過(guò)內(nèi)部特征來(lái)進(jìn)行識(shí)別。一個(gè)常見(jiàn)的方法是使用SVM（SupportVectorMachine）分類器進(jìn)行識(shí)別。三、研究意義該研究可以解決在光照環(huán)境變化的情況下，人體目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性問(wèn)題，提高視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、安防等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用效果。四、研究方法1.收集光照環(huán)境變化的圖像數(shù)據(jù)集通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集光照環(huán)境變化的圖像數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的研究提供基礎(chǔ)。2.研究目標(biāo)檢測(cè)算法利用深度學(xué)習(xí)算法，研究目標(biāo)檢測(cè)算法，使其能夠適應(yīng)光照環(huán)境的變化，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。3.研究特征提取算法研究新的特征提取算法，使其能夠適應(yīng)光照環(huán)境的變化，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。4.研究目標(biāo)識(shí)別算法通過(guò)SVM分類器對(duì)提取的人體目標(biāo)特征進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。五、預(yù)期成果1.建立光照環(huán)境變化的人體目標(biāo)識(shí)別數(shù)據(jù)集。2.研究出適應(yīng)光照環(huán)境變化的人體目標(biāo)檢測(cè)算法。3.研究出適應(yīng)光照環(huán)境變化的特征提取算法。4.研究出適應(yīng)光照環(huán)境變化的目標(biāo)識(shí)別算法。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明，所研究的算法可以提高光照環(huán)境變化情況下人體目標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確率。六、研究計(jì)劃1.第一年：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)適應(yīng)光照環(huán)境變化的目標(biāo)檢測(cè)算法，并收集數(shù)據(jù)集。2.第二年：研究適應(yīng)光照環(huán)境變化的特征提取算法，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)