| 主权项 |
一种基于在线学习的人体重现检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在视频帧中检测人体，得到所述视频帧中的人体检测集合；步骤2，对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪；步骤3，根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型；步骤4，存储和管理人体特征模型，得到匹配的人体特征模型，并在新的输入视频帧中进行人体重现检测；其中所述人体特征模型包换活跃的分类器与非活跃的分类器，每隔n帧检测人体，得到人体检测集合B<sub>D</sub>，若人体检测集合B<sub>D</sub>不为空，则将人体检测集合B<sub>D</sub>中每个检测框作为初始标定位置初始化一个活跃的分类器，并将初始化的活跃的分类器加入到活跃的分类器集合T<sub>A</sub>中；接下来的每一帧，活跃的分类器集合T<sub>A</sub>中的分类器都对人体进行跟踪且同时进行在线人体特征模型的更新，活跃的分类器集合T<sub>A</sub>对应的人体检测集合为B<sub>T</sub>，若人体从视频中消失，将消失的人体对应的分类器状态置为非活跃状态，加入到非活跃分类器集合T<sub>I</sub>中；若人体检测集合B<sub>D</sub>中的检测框B<sub>i</sub>与B<sub>T</sub>的所有跟踪框的交集面积比例小于一阈值，则B<sub>i</sub>属于新进入摄像机的人，判断非活跃分类器集合T<sub>I</sub>中是否存在新进入摄像机的人的分类器。 |
