基于多特征融合的紅外圖像行人檢測研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，人們對機器的智能化的需求也越來越高。我們希望機器不僅能夠拍攝圖像，更希望機器能夠“認(rèn)出”圖像或者視頻中的物體，即目標(biāo)檢測。作為主體的我們，對目標(biāo)識別中的行人檢測給與更高的關(guān)注。在公共安全、人工智能、駕車輔助等方面，行人檢測都有著廣泛的應(yīng)用。紅外行人檢測技術(shù)由于在惡劣天氣以及光照不足的場景下同樣能夠較好的完成行人檢測工作，在近幾年來愈發(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，紅外行人檢測依然充滿

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