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文檔簡介
1、基于單目視覺的行人檢測是城市交通環(huán)境下智能汽車輔助導航技術中的一項關鍵技術,也是目前計算機應用領域的研究熱點之一。它對于保障現(xiàn)代城市道路交通安全具有重要的作用,已經(jīng)引起了各國政府部門和相關研究機構的高度重視。本文針對復雜城市交通環(huán)境下行人的安全問題,對以下關鍵技術進行了研究:
1.一種基于樹形Adaboost算法和Haar-like特征的行人候選區(qū)域分割算法
根據(jù)Haar-like所提取的行人輪廓特征,利用了樹形Ad
2、aboost算法的簡單和高效,提取圖像中可能存在行人的感興趣區(qū)域,為下一步行人的識別提供輸入信息。上述算法在保證較高檢測率的前提下,可以快速地剔除大多數(shù)不包含行人的掃描窗口。
2.基于mean shift的多尺度檢測融合
基于Haar-like特征和Adaboost的行人候選區(qū)域分割算法對目標圖片進行掃描、分類處理后,會得到許多互相重疊的檢測結果。數(shù)目較多的行人候選區(qū)域,會加重行人識別階段的工作負擔,因此需要在行人識
3、別之前首先對分割產(chǎn)生的檢測框進行合并。在分析了多尺度檢測融合算法需要解決的問題和設計原則的基礎上,將檢測框的融合問題轉化為基于窗函數(shù)的模型估計問題,然后提出了基于mean shift的多尺度檢測融合算法,并通過引入重采樣技術提高了檢測融合算法的速度。
3.基于改進Shapelet特征的行人識別
研究基于形狀信息的行人識別算法。在分析現(xiàn)有的Haar-like、Edgelet特征和標準Shapelet特征集的基礎上,對標
4、準Shaplelet特征從子窗口的空間分布、歸一化方法和底層特征的計算等幾個方面進行擴展。相關實驗的結果表明改進的Shapelet特征與標準Shapelet特征相比,提高了行人識別算法的檢測性能。
4.基于部位的行人識別算法
針對復雜場景下行人之間、行人與其他障礙物之間的遮擋問題,將改進的Shapelet特征與子結構概念相結合,提出了一種基于部位集成的行人識別算法。首先將人體建模為頭部、軀干、左臂、右臂和腿部五個部位
5、的自然組合,將對目標行人的檢測分解為對五個部位的檢測,每個部位檢測器采用基于改進Shaplelet特征的檢測方法。對于部位檢測器的集成,引入子結構來刻畫各部位之間的位置、尺度等幾何約束。為了獲得最優(yōu)的集成方式,引入了覆蓋集概念,在集成檢測器的檢測率與它的拓撲結構之間建立聯(lián)系。然后,采用隨機搜索的方式從所有的子結構中選擇滿足覆蓋集定義,并且具有最小虛警率的子結構組合來構建集成檢測器。最后,利用馬爾可夫隨機場(MRF)理論來完成基于集成模型
6、的行人檢測任務。
5.基于在線學習的行人檢測
針對Adaboost離線學習算法的不足,提出了一種應用于行人檢測的在線學習與檢測框架,該檢測框架除了完成行人的在線檢測之外,還可以通過對漏檢行人樣本和錯檢非行人樣本的在線學習,不斷提升檢測器的性能。關于在線學習算法,提出了利用Haar-like特征和在線Bayesian Decision弱學習算法的Adaboost在線學習算法。相關實驗表明,基于在線學習算法的檢測器隨著學
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