基于外貌特征的行人檢測方法研究與軟件實(shí)現(xiàn).pdf

1、行人檢測作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)重要的問題,已經(jīng)被廣泛地研究。行人檢測是動(dòng)作識(shí)別、行為分析和行人跟蹤等智能化任務(wù)的先決過程,具有廣泛的應(yīng)用前景。目前,行人檢測的典型應(yīng)用領(lǐng)域主要包括:駕駛輔助和自主車輛、人機(jī)交互、視覺監(jiān)控和行為分析,以及圖像分析和基于行人內(nèi)容的圖像檢索。行人檢測是一項(xiàng)充滿挑戰(zhàn)性的任務(wù)。實(shí)際上,由于身體關(guān)節(jié)、光照、遮擋、背景干擾和拍攝條件等不同因素,導(dǎo)致圖像或視頻中的行人目標(biāo)存在著極其復(fù)雜的變化。同時(shí),從實(shí)用的角度,行人檢測

2、必須達(dá)到或接近實(shí)時(shí)處理,這對于行人檢測方法提出了更高的要求。本文梳理了近年出現(xiàn)的行人檢測方法及其發(fā)展歷程,并從中選擇了三種具有代表性且影響深遠(yuǎn)的檢測算法進(jìn)行了深入分析和研究。
　　1.基于運(yùn)動(dòng)和外形模式的運(yùn)動(dòng)行人檢測。本文立足于視頻場景下的運(yùn)動(dòng)行人檢測問題,深入分析了一種基于行人運(yùn)動(dòng)模式和外形模式的檢測方法。該方法基于視頻序列使用行人的運(yùn)動(dòng)模式信息和外形模式信息,并利用AdaBoost級聯(lián)分類器框架進(jìn)行行人檢測。該方法因?yàn)闄z測速度

3、快同時(shí)具有較高的檢測精度而影響巨大。
　　2.基于方向梯度直方圖(HOG)的行人檢測。HOG因其特征提取的簡單直觀和強(qiáng)大的目標(biāo)描述能力,已成為行人檢測領(lǐng)域普遍使用并被深入研究的主流特征之一。HOG特征能抑制尺度和伸縮變換所帶來的影響,還具有反映局部形狀信息和抑制光照影響等優(yōu)點(diǎn)。
　　3.基于協(xié)方差特征及時(shí)空信息的行人檢測方法?；趨f(xié)方差特征的行人描述特征最初由Tuzel提出,并在靜態(tài)圖像的行人檢測上取得了不錯(cuò)的效果。后被發(fā)展