行人检测分类器的研究与设计

行人检测的重点在于分类器的设计,分类器的性能直接决定了行人检测的精度。选定样本特征和分类器类型之后,设计的关键就在于建立合适的行人和非行人样本库。因此,建立样本库并训练形成分类器是非常重要的工作。自建行人样本库,提取样本的梯度向量直方图特征,利用支持向量机获得行人分类器,并对分类器的性能进行测试。

HOG特征提取中的三线性插值算法

有效提取行人的特征是行人检测技术的关键之一。梯度向量直方图（Histogram of Oriented Gradients,HOG）特征能有效描述人体的大致轮廓且不易受到复杂背景的影响。探讨了行人检测中的HOG特征,重点研究了其中的三线性插值算法。三线性插值算法可以消除因区域混叠问题对行人特征造成的影响,对准确检测行人非常重要。