基于mean shift算法應用于彩色圖像多人頭檢測
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在復雜背景下進行人頭檢測（Head Detection）是智能視覺處理系統的重要組成部分。在現實中，基于單一特征（如頭部輪廓、發色及相關統計特征等）的頭部檢測方法容易出現目標區域的誤檢測，兇此基于多特征的頭部日標檢測是研究的熱點。
常用的人頭檢測算法有兩大類：一是基于先驗規則的，比如發色模型形狀和膚色等：另一類是基于特征和分類器的檢測方法，比如尋找人頭輪廓，然后采用支持向量機SVM（support vector machine）、AdaBoostr、神經網絡等分類器進行訓練。
基于先驗規則的方法，其主要思想是通過對大量的實驗數據統計，得出一個模型，然后利用提取出的模型來準確地檢測人頭：但是，先驗模型的提取容易受到光照影響，造成獲取的模型不準確，從而導致人頭檢測方法失敗。基于特征提取和分類器訓練的方法具有良好的魯棒性，人頭檢測的正確率也很高：但是分類器的訓練比較耗費時間，如果特征數目比較多還會增加空間復雜度。基于上述兩類方法的基礎上，本文提出利用mean shift的彩色圖像分割算法的人頭檢測方法，文中采用的白適應mean shift算法是一種特征空間聚類算法，它的一個突出優點是不須人為地設定過多參數而可以得到較為客觀的分割結果。灰度圖像處理包括選擇式掩模平滑和灰值形態學進行處理，以提高頭部日標的灰度與背景的區別，為閾值分割的預處理和為輪廓特征進行人頭檢測提供基礎。
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