基于多特征融合的監(jiān)控視頻行人檢測器的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著人類社會的發(fā)展人口密度的迅速增大，如何能準確有效的對交通進行監(jiān)控管制，怎樣使公共場合中的監(jiān)控變得更加簡潔有效，以及如何更為快速準確地找出感興趣的人物（如嫌疑犯）等問題就變得越來越有現(xiàn)實意義及研究意義。行人檢測即在圖像或視頻序列中檢測出行人目標，它在智能交通，智能視頻監(jiān)控，各場景下的行人流量檢測，行人行為分析等應用中是最基礎的也是最為重要的一步。由于行人的外觀易受尺度，衣著，動作，光照，遮擋等因素影響，使得行人檢測具有相當?shù)碾y度。因此

2、，行人檢測目前在計算機視覺領域中成為了一大熱門研究點，同時也是一個非常具有挑戰(zhàn)性的研究難點。而行人檢測面臨的主要問題就是如何能保證準確性的同時具有優(yōu)良的實時性。
　　本文著力于提高行人檢測的準確性和實時性，提出了一種將HOG特征和Edgelet特征融合的方法，主要利用HOG特征構成行人的整體檢測器，Edgelet特征構成行人的局部檢測器，并利用聯(lián)合概率將各個檢測器的結果進行聯(lián)合判定從而來進行行人檢測。本文還利用方差濾波，積分圖等對