基于视觉选择性注意与IHOG-LBP特征组合的行人目标快速检测

发布时间：2017-09-06 00:17

  本文关键词：基于视觉选择性注意与IHOG-LBP特征组合的行人目标快速检测

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【摘要】：常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础,采用密集窗口扫描的分类检测模式,其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题,研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位,通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG(integrated histogram of oriented gradient)特征和局部二值模式LBP(local binary pattern)特征以形成组合优势,通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测,实现了快速、可靠的行人目标检测。DET(detection error tradeoff)曲线和算法运行时间表明,相比Dalal等人的方法,本方法可在保证检测率稳定的前提下,缩短五倍的检测时间,具有更好的工程应用性。
【作者单位】： 北京信息科技大学自动化学院;
【关键词】： 行人检测 视觉选择性注意 积分有向梯度直方图 局部二值模式 级联分类 支持向量机
【基金】：北京市教育委员会科技发展计划面上项目(KM201411232008) 北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201404125)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言行人检测作为目标检测领域的重点和难点问题,是众多研究者所关注的一个研究内容。由于行人目标属于非刚体目标范畴,所以其姿态、外貌、运动多变且受场景的遮挡和光照变化等因素的影响。就目前大多数行人检测方法来说,通常可以分为以下两种模式:a)基于整体的行人检测方法,

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【共引文献】

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9 廖t，

本文编号：801048