面向静态图片行人检测的局部特征学习方法应用研究

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行人检测技术在视频监控、智能机器人、智能辅助驾驶、行人分析等领域都有着广泛的应用前景。但行人图像不论是在身材、姿态,还是在视角、光照等方面都有不同,再加上背景的复杂性、摄像头自身的移动和晃动,以及行人检测对精度和速度的较高要求,使得行人检测成为了机器视觉中最困难的课题之一。由于良好的静态图片行人检测技术是设计高性能行人检测系统的前提,因此本文在对行人检测相关算法进行充分调研的基础上,研究了静态图像中行人检测的几种经典算法。在基于经典算法的设计思想之上,针对其存在的问题,本文提出了三种行人检测的新方法,能够快速高效地检测出行人。本文的主要工作如下:1、对目前行人检测的现状及常用方法进行了简要地介绍和总结,并对当前行人检测中存在的问题与难点进行了论述和展望。2、介绍了本文所提出的行人检测方法基于的理论基础及关键技术。3、提出一种基于多尺度块的局部二值模式(MB_LBP)编码统计直方图和交叉核支持向量机(HIKSVM)的行人检测算法。与HOG+LinearSVM等经典算法进行了实验对比,验证了本算法的有效性。4、提出一种基于Subset-Haar-like模板的中间层特征的行人检测算法。该算法使用Haar-like子集模板对底层的聚合通道特征(ACF)图进行过滤,提取出了中间层滤波特征,该特征结合基于决策树的Adaboost分类器构成了行人检测算法。该算法能够很好地过滤非行人窗口,降低行人误检率。5、提出一种基于加权Subset-Haar-like中间层特征的行人检测算法。该算法是通过对Subset-Haar-like中间层特征进行加权线性组合来提取目标特征的,并使用线性判别分析法(LDA)学习其权重系数。在INRIA数据库上的实验验证了该算法的有效性。
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