一种智能建筑中门禁系统的行人检测方法

目标检测在计算机视觉应用中占据重要地位。目前的应用极其广泛,如行人检测、智能交通、高级人机交互。2005年Dalai等人提出的HOG(Histograms 0f Oriented Gradient,HOG)最早被用于行人目标的检测中,其用于人体检测的性能优于Haar,PCA-SIFT和Shape context等方法,并获得了较好的效果。但以H0G作为人体特征进行人体检测时,存在着目标背景复杂等问题,极大的影响了检测精度。为了更好的提高人体检测的精度,本文提出运用区域分割的方法,使目标和背景区分开来,只对目标进行计算以减少背景的干扰。