基于分级判断的行人检测

发布时间：2017-11-19 02:07

  本文关键词：基于分级判断的行人检测

  更多相关文章： 分级判断 检测候选区域 NG特征 梯度方向直方图(HOG)特征 可变形部件模型(DPM)

【摘要】：传统的目标检测方法需要对大量候选窗(区域)做判断,需要较大的计算量。本文根据人体特点,提出了一种基于分级判断的方法,需要判断的候选窗逐级减少,因此可以大量减少复杂特征和分类器需要判断的候选窗数量,进而减少整个检测算法的计算量。算法首先对待检测图像提取NG(norm of gradients)特征,通过线性支持向量机(SVM)判断得到行人的候选区域;然后对候选区域提取简化梯度方向直方图(HOG,histograms of oriented gradients)特征,采用线性SVM对候选区域进一步的过滤;最后对经过过滤筛选得到的区域提取多分辨率HOG特征,使用可变形部件模型(DPM,deformation part model)对候选区域进行检测定位行人的位置。在INRIA数据集上的实验结果表明,本文方法在保证检测精度的情况下,虽然相比于原始DPM算法有少数的行人漏检,但是本文方法的检测结果中行人误检数目远少于原始DPM算法,检测速度也优于原始DPM算法。
【作者单位】： 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61202168;61403281;61472278) 天津市自然科学基金重点(14JCZDJC31700) 天津市高校发展基金(20120802;20130704)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言行人检测的主要目的是将图像中的行人定位。行人检测与行人跟踪、姿态估计和行为分析等紧密相连,主要应用在辅助驾驶系统、智能交通、视频监控和人机交互等领域。行人检测不仅要面对行人自身所具有的体貌、姿态和着装等变化,还要解决背景、遮挡、视角以及光照等外部因素

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本文编号：1201921