基于多特征融合的紅外圖像行人檢測(cè)研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，人們對(duì)機(jī)器的智能化的需求也越來(lái)越高。我們希望機(jī)器不僅能夠拍攝圖像，更希望機(jī)器能夠“認(rèn)出”圖像或者視頻中的物體，即目標(biāo)檢測(cè)。作為主體的我們，對(duì)目標(biāo)識(shí)別中的行人檢測(cè)給與更高的關(guān)注。在公共安全、人工智能、駕車輔助等方面，行人檢測(cè)都有著廣泛的應(yīng)用。紅外行人檢測(cè)技術(shù)由于在惡劣天氣以及光照不足的場(chǎng)景下同樣能夠較好的完成行人檢測(cè)工作，在近幾年來(lái)愈發(fā)受到廣泛關(guān)注。但由于紅外圖像分辨率較低以及行人姿態(tài)多變等因素的影響，紅外行人檢測(cè)依然充滿

2、挑戰(zhàn)。
　　目前主流的紅外圖像行人檢測(cè)方法為特征提取結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)。行人檢測(cè)的效果取決于特征選取的好壞。本文主要針對(duì)基于紅外圖像的行人檢測(cè)算法進(jìn)行相關(guān)研究。首先介紹目前紅外圖像行人檢測(cè)的研究現(xiàn)狀。然后介紹紅外圖像的相關(guān)原理知識(shí)，以及紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的區(qū)別。再者，介紹目前紅外圖像行人檢測(cè)的主流方法，并重點(diǎn)介紹本文所采用的特征提取結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，并把幾種方法結(jié)合比較。最后，針對(duì)紅外圖像單特征行人識(shí)別準(zhǔn)確率不夠高的問(wèn)題，本文提出，