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crv長寬高進入發燒排行的影片

自監視系統中摘要行人之外觀特徵

為了解決crv長寬高的問題，作者江黃智 這樣論述：

在本論文裡我們開發了一套電腦視覺的系統，讓電腦能從監視器畫面中分析出經過之行人的穿著特徵。包括，行人有沒有戴著帽子或是安全帽、是穿著長袖或是短袖的衣服，穿著長褲或是短褲，有無背著背包或是提著手提袋等等，同時也紀錄帽子、衣服、背包、提袋等的顏色。研究的方法是基於在背景不動的前提下，利用Frame differencing的方法，偵測出畫面中正在移動的前景物體，特別是其前後的輪廓(邊緣)。藉著一些形態演算的處理以及填滿的演算，我們消除了difference image中的雜訊，並且完整的得到了畫面中前景物體的形狀。我們也藉著投影法找出每一個運動物體的寬及高的範圍。如果寬高的大小及比例合乎正常行人

的大小及比例，我們就接受此移動物體為一個行人，並將其高度的範圍依常人之身體比例分成頭、上身、腰及下身四段。之後我們分別對一個行人的各個身體段落作膚色偵測，以及藉著分群分析找出膚色以外之主色。藉著分析膚色面積的大小，我們可以判斷出該行人是否戴著安全帽，以及是穿著長袖或短袖衣服、穿著長褲或短褲等特徵。藉著找出膚色以外之主色，我們分別判斷出帽子、上衣、及褲子的顏色。藉著比較上身部分與腰部的寬度，我們判斷該行人是否背有背包。在下身的部分，如果膚色外的第二主色具有相當的面積，我們則判斷該行人攜有一個提袋，(第一主色判斷為褲子的顏色。)為了進一步提高判斷的正確率，我們追蹤並比較同一個行人在不同畫面中所得到

的判斷結果。如果結果為相同，則我們能更加確定判斷的正確性。反之，前後frame中所得的描述為不同時，我們就不予以紀錄。如此，不連續的錯誤判別結果就不會被系統所記錄。在追蹤前後兩個frame中的物體時，我們主要是從空間位置以及位移向量來決定。對應的兩個物體必須在空間上相近，並且有著相似的位移向量(含方向及速度)。在實驗的部分，我們分別用不同組合的穿著進行一位行人及二位行人(同向及對向行走)的實驗。整體而言，對各單項的判別(有無帽子、長短袖、長短褲、有無背包、提袋等)，本方論文提出的法，均能達到九成以上的正確率。對個別行人整體服裝外觀的描述，其正確率也達到了八成以上。