Computer vision 计算机视觉-视频中的人体检测

我需要实时检测视频中的人。我想这和在静态图像中检测人没有多大区别（除了视频图像通常分辨率要低得多）。你们能给我指个方向吗？ 我没有计算机视觉领域的经验，所以我想任何能给我介绍的链接、文章、视频都会很有用。 感谢您的帮助

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谢谢。

最著名的人体检测方法之一是探测器。这已经在中实现，应该是一个很好的起点。

一种方法是使用HOG功能。 第一种方法似乎很耗时 尽管如此，这是一个非常成功的人体检测 算法。第二种方法是优化HOG 通过调整图像大小的算法此方法产生 在超过两倍的时间里，检测人类的能力增加了 在一个 检测中翻松时的图像 准确度主要是当人员处于边缘时。这个 第三种方法是调整Haar特性，以便 人体检测此解决方案可显著降低 尽管精度很高，但计算量却很大。 为了评估所提出的方法，我们 建立了俯视人体数据库。 实验结果证明了该方法的有效性 拟议方案的效力和效率 提供良好的精度/时间比率的算法

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执行

通过提供大量指向文件可用实现的链接。对于动作检测-摄像机将定位在天花板上（我忘了提到…）。这个方法还能用吗？嗯，我想如果他们就在摄像机下面，这个方法就不会那么有效了。但是，您可以对摄像机周围不同位置的检测率进行一些测试，并定义一个精度低得令人无法接受的圆锥体。在处理视频时，您可以使用人体检测算法检测该区域外的目标，然后在目标进入该区域时，使用a将其作为简单的斑点形状进行跟踪。嗨@Max。我想了解更多有关人体跟踪的信息。假设我有一个实时可靠的方法来检测人类。假设我在视频流中以很低的速率检测到人类。所以，我不能说A帧中的矩形指向同一个人，B帧中的矩形指向同一个人，因为这两个矩形靠得很近。如果两个人在不同的画面上是相同的，即使他在不同的画面之间移动了很多，我能用什么来判断他们吗？@DaniloCarvalho这听起来很难。轨迹/运动建模可能会让您粗略猜测它们在下一帧中的位置，但初始化这一点会很困难（也许您可以尝试找出它们从第一帧中面对的方向移动的方向，并从那里进行优化）。如果视频源是彩色的，那么基于衣服/皮肤/头发颜色的跟踪也可能是一个选项。对于这种类型的跟踪来说，这可能是一个很好的起点。