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《基于HOG特征的行人視覺檢測方法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、68傳感器與微系統(tǒng)(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第3O卷第7期基于HoG特征的行人視覺檢測方法程廣濤，陳雪，郭照莊(1．北華航天工業(yè)學(xué)院基礎(chǔ)部，河北廊坊065000；2．北京東方研修學(xué)院計算機系，河北廊坊065000)摘要：行人檢測是近年來計算機視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方向和研究熱點。以單目視覺傳感器作為外界環(huán)境信息獲取的主要手段，建立了一個包含行人分割、識別的檢測系統(tǒng)。根據(jù)行人特有的一些特征，提出了基于垂直邊緣和邊緣對稱性的行人分割方法，并進行精確定位。在行人識別階段利用HOG特征進行特征提取，
2、然后利用線性支持向量機進行行人識別。對大量的包括不同天氣和場景條件下的測試集進行了測試，結(jié)果表明：提出的算法具有良好的檢測效果。關(guān)鍵詞：行人檢測；垂直邊緣；邊緣對稱性；HOG特征；線性；支持向量機中圖分類號：TP751文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1000--9787(2011)07-0068-03PedestriandetectionmethodofvisionbasedonHOGfeaturesCHENGGuang．tao，CHENXue。，GUOZhao．zhuang(1．DepartmentofFoundationCourses，NorthChina
3、InstituteofAerospaceEngineering，Langfang065000，China；2．DepartmentofComputerScience，BeijingOrientalCollege，Langfang065000，China)Abstract：Pedestriandetectionisintensivelyinvestigatedandbecomingahottopicinthefieldofcomputervision．Bymakinguseofmonocularvisiondetectorasthemainmeanofc
4、atchingoutsideenvironmentalinformation，apedestriandetectionsystemincludingsegmentingofregionsofinterests(Rols)andrecognizingdetectionsystemisbuilt．Accordingtotheparticularcharacteristicofpedestrian，basedonpedestriansegmentingmethodgroundingonverticaledgeandthesymmetrypropertyofi
5、t，andthepedestrianisaccuratelylocatedandsegmentedfromthevideoimage．Intherecognitionprocess，HOGfeatureextractionmethodisproducedtoextractpedestrianfeaturesandalinearsupportvectormachine(SVM)isusedforpedestrianrecognition．Alargenumberoftestsatdifferentkindsofweatherandscenesarecar
6、riedout．Experimentalresultsshowthatthepedestriandetectionalgorithmhaseffectiveperformance．Keywords：pedestriandetection；verticaledge；symmetrypropertyofedge；HOGfeature；linear；supportvectormachine(SVM)0引言以下幾種方法：1)基于運動的方法；2)基于特征的方行人檢測是當(dāng)前目標(biāo)檢測方面的研究熱點之一，它在法。，；3)基于距離的方法，；4)基于攝像機參數(shù)的方視頻監(jiān)控
7、、智能車系統(tǒng)、人機交互、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域有著廣法。行人識別階段有以下幾種方法：1)基于運動的方泛的應(yīng)用前景。但由于不同的行人圖像無論是在身材、姿法；2)基于形狀的方法]。勢、視角還是衣著、關(guān)照方面都有著極大的變化，加之復(fù)雜本文利用行人具有的垂直邊緣和邊緣對稱性進行Rols的背景場景和攝像頭姿勢的移動以及晃動，行人檢測問題分割，可以有效地去掉干擾邊緣，為下一步的目標(biāo)識別提供也一直是一個富有挑戰(zhàn)性的課題。良好的支持。在目標(biāo)識別階段，利用HOG特征進行行人特行人檢測系統(tǒng)一般包括2個模塊?：感興趣區(qū)域(re—征提取，然后利用線性支持向量機(SVM)進行目標(biāo)識別，
8、gionofinterests，Rols)分割和目標(biāo)識別。Rols分割的目的減小了計算的復(fù)雜性
