论文总字数：22730字

摘 要

随着信息服务业的不断发展，计算机得到了广泛的应用。在计算机视觉领域中，目标识别是一个基本问题，而人体目标识别又是其中的一个重要方向。它涉及了众多领域，例如人体姿态识别、行人跟踪等等。人体目标识别因此也具有很好的应用前景。

本文所研究的是基于MATLAB的人体目标识别仿真分析，主要是识别图片和视频中人体目标，并且通过方框进行标注出人体。首先是输入带有人体目标的图片，然后通过预处理，例如图像滤波、图像灰度化、图像增强、图像去噪等等，以便于后续可以提高人体目标识别的准确度。在特征提取方面，本文采用了HOG (Histogram of Oriented Gradient) 特征来进行识别人体目标。另外，本文还采用了背景差分法识别出人体目标，便于方法性能对比。在处理视频图像的时候，该算法采用的是先将视频计算成帧，再对图像帧进行人体目标识别

关键词： 人体目标识别 特征提取 预处理 背景差分

THE SIMULATION ANALYSIS OF THE HUMAN BODY TARGET RECOGNITION BASED ON MATLAB

ABSTRACT

With the continuous development of the information service industry，the computer has been widely used。In the domain of computer vision, target recognition is a basic problem of which the recognition of human body is an significant direction. It involves many fields, such as human body posture recognition, pedestrian tracking and soon. Consequently human body recognition has a good prospect of application.

This paper focuses on the simulation analysis of human body target recognition which is based on the MATLAB(matrix laboratory).The recognition is mainly to identify the human body in the picture and video, and mark the human body by a certain square. The steps are as follows. Firstly, inputting a picture with human target is necessary. Secondly, in order to improve the accuracy of the human body target recognition, a series of preconditions, such as image filtering, image grayscale, image enhancement and image denoising are needed. As to the feature extraction, this paper uses HOG (Histogram of Oriented Gradient) features to identify the human body target. In addition, this paper uses the background subtraction method to identify the image of the human body, which is convenient for comparison. In the process of video images, the algorithm is used to calculate the video into a frame, and then recognize the human body by analyzing the frames.

KEY WARDS: Body Target Recognition; Feature Extraction; Pretreatment; background subtraction

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1 研究目的与意义 1

1.2 研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 2

1.3 本文主要工作与安排 3

1.3.1 研究工作 3

1.3.2 本文安排 3

第二章 基于MATLAB人体目标识别仿真分析实验环境和流程图概述 4

2.1 实验环境简介 4

2.2 人体目标识别流程图的基本构成 5

2.3 人体目标识别仿真分析的相关概念 5

2.3.1 图像采集与输入 6

2.3.2 图像预处理 6

2.3.3 特征提取 6

2.3.4 背景差分 6

2.3.5 图像识别 6

2.3.6 图像结果输出 7

2.4 本章小结 7

第三章 图像预处理 8

3.1 图像灰度化 8

3.2 图像增强 8

3.2.1 图像增强方法的概述 8

3.2.2 图像增强方法 9

3.2.3 图像增强实现 11

3.3 图像去噪 13

3.3.1 图像去噪的概述 13

3.3.2 图像去噪的方法 14

3.3.3 图像去噪实现 14

3.4 本章小结 16

第四章 人体特征提取与人体目标识别 17

4.1 特征提取 17

4.1.1 一般特征 17

4.1.2 人体特征 17

4.1.3 特征提取方法 17

4.1.4 本文采用的方法 18

4.2 特征提取人体目标识别 20

4.3 背景检测法识别 20

4.3.1 背景检测基本概念 21

4.3.2 背景检测的实现与输出结果 21

4.4 本章小结 22

第五章 人体目标识别结果和仿真分析 23

5.1 人体目标识别测试与分析结果 23

5.1.1 图像输入与输出保存等 23

5.1.2 图像灰度化 24

5.1.3 图像增强 25

5.1.4 图像差分显示 26

5.1.5 中值滤波与图像的形态学处理 26

5.2 人体目标识别分析 27

5.2.1 两种方法的结果分析 27

5.2.2 不同方法人体识别的结果对比 29

5.3 本章小结 30

第六章 总结与展望 31

6.1 总结 31

6.2 展望 32

参考文献 33

致谢 35

绪论

1.1 研究目的与意义

信息技术的高速发展，使得计算机在生活中已经得到了广泛的应用。计算机的最大的特点就是它可以准确、快速的处理具有重复性大、数据量多、计算量大的任务。另外，我们还可以用计算机来处理一些简单、智能化的任务，例如图像处理、数据检索、语音和指纹识别等。

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