基于圖像的行人檢測方法研究.pdf

1、行人檢測是智能交通、智能監(jiān)控、圖像壓縮、多媒體檢索等領(lǐng)域的基本組成部分。針對上述廣泛的應(yīng)用，行人檢測技術(shù)已經(jīng)成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱門研究對象。然而，行人的姿態(tài)、外貌、數(shù)量、方向、運動以及場景的遮擋和光照變化等因素均會影響檢測的性能。本文分別提出了兩種有效的行人檢測方法： （1）基于梯度方向直方圖特征的行人檢測方法. 該方法采用梯度方向直方圖、加權(quán)Fisher線性判別分析法、退化二分的Gentle AdaBoost算法、分

2、類器級聯(lián)算法等，實現(xiàn)了行人的快速檢測。通過大量對比實驗表明：基于梯度方向直方圖特征的行人檢測方法具有不錯的健壯性和有效性，對于小尺寸、不同姿態(tài)和不同穿著的行人均具有較強(qiáng)的檢測能力，并且該方法的運算速度較快，對存儲空間的要求也較低。 （2）基于Dirichlet過程的行人檢測方法. 該方法使用圖像特征提取技術(shù)、特征描述技術(shù)、特征碼書和Dirichlet過程，自適應(yīng)地生成了一組部件來表征行人。在此基礎(chǔ)上，又結(jié)合了均值漂移算法