光照環(huán)境變化情況下的人體目標識別算法研究的開題報告

光照環(huán)境變化情況下的人體目標識別算法研究的開題報告一、研究背景人體目標識別是計算機視覺領域中的一項重要任務，它涉及到視頻監(jiān)控、人機交互、安防等領域。但是在實際應用中，由于光照環(huán)境的變化，使得原有的算法難以進行準確的人體目標檢測和識別。因此，為了解決這個問題，需要對光照環(huán)境變化情況下的人體目標識別算法進行深入研究。二、研究內容1.目標檢測算法的研究在光照條件較差的環(huán)境下，傳統(tǒng)的人體目標檢測算法會受到很大的影響，比如目標邊緣模糊、光照不均等。因此，需要研究新的目標檢測算法，使其能夠適應光照環(huán)境的變化。例如，可以使用YOLO（YouOnlyLookOnce）目標檢測算法，它能夠同時實現較高的準確性和速度。2.特征提取算法的研究為了提高目標識別的準確性，需要通過特征提取算法來提取人體目標的特征。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，例如使用深度神經網絡進行特征提取。3.目標識別算法的研究在獲取到目標的特征之后，需要進行目標識別。在光照環(huán)境變化的情況下，人體目標的外部特征可能發(fā)生變化，這就需要通過內部特征來進行識別。一個常見的方法是使用SVM（SupportVectorMachine）分類器進行識別。三、研究意義該研究可以解決在光照環(huán)境變化的情況下，人體目標識別的準確性問題，提高視頻監(jiān)控、人機交互、安防等領域的實際應用效果。四、研究方法1.收集光照環(huán)境變化的圖像數據集通過實驗采集光照環(huán)境變化的圖像數據集，為后續(xù)的研究提供基礎。2.研究目標檢測算法利用深度學習算法，研究目標檢測算法，使其能夠適應光照環(huán)境的變化，并對其進行實驗驗證。3.研究特征提取算法研究新的特征提取算法，使其能夠適應光照環(huán)境的變化，并對其進行實驗驗證。4.研究目標識別算法通過SVM分類器對提取的人體目標特征進行識別，并對其進行實驗驗證。五、預期成果1.建立光照環(huán)境變化的人體目標識別數據集。2.研究出適應光照環(huán)境變化的人體目標檢測算法。3.研究出適應光照環(huán)境變化的特征提取算法。4.研究出適應光照環(huán)境變化的目標識別算法。5.實驗驗證結果表明，所研究的算法可以提高光照環(huán)境變化情況下人體目標的識別準確率。六、研究計劃1.第一年：設計并實現適應光照環(huán)境變化的目標檢測算法，并收集數據集。2.第二年：研究適應光照環(huán)境變化的特征提取算法，并實驗驗