结合SVM分类器与HOG特征提取的行人检测

针对基于方向梯度直方图(HOG)的行人检测方案存在运算量大、实时性差的问题,设计一个内嵌支持向量机(SVM)分类器的HOG特征提取归一化模块,并将其应用于行人检测。提出两级流水线架构,第1级采用16×16像素块扫描,并结合查找表的方式生成HOG,以减少乘法器资源消耗量,第2级将15路并行SVM内嵌到HOG归一化模块中,通过提前启动SVM降低15路SVM乘累加器的位宽。利用面向硬件实现的自动消除检测重复性算法,进一步提高检测准确性。实验结果表明,该方案能够以100 MHz时钟频率运行在Spartan6 FPGA芯片上,每秒可处理47帧SVGA(800×600)分辨率的图像,具有较高的行人检测实时性和准确率。