基于CENTRIST特征的实时行人检测算法的实现

采用简化的混合高斯模型提取背景并保持跟新,利用背景差法提取前景目标,并最终提取目标的轮廓特征。CEN TRIST特征[4]可以很好的编码相邻像素的比较信息,而且隐式的表达了全局的轮廓,与传统的Adaboost算法结合起来可以很好的检测行人。当CENTRIST与线性分类器结合使用时,可以不必生成特征向量,也不需要对图像进行预处理和特征向量的规范化处理,还可以进一步用硬件加速(使用GPU),在一个1.2GHZ的CPU机器中,检测速度可以达到20fps。