基于BING-casDPM的快速行人检测算法

行人检测是计算机视觉技术中一个热门的研究热点,在汽车辅助驾驶和视频监控等方面具有重要作用.由于传统的可变形部件模型(deformable part model,DPM)采用滑动窗口检测方式,在背景区域花费大量检测时间会导致检测速度降低,因此提出了一种基于BING-casDPM的快速行人检测算法.首先基于二进制化梯度范数特征(binarized normed gradient,BING)训练一个二级支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,通过该分类器快速标定出所测图像中包含各类物体的候选区域;然后根据候选区域窗口的特点进一步提取待检测框;最后将待检测框作为输入,使用级联DPM(cascade DPM,casDPM)模型进行精确检测,并将结果返回至原图.实验结果表明,该算法在基本不降低检测率的情况下,其检测速度比经典DPM模型检测速度提高了约16倍,比casDPM模型提高了约40%.