基于组合树形结构的多特征协同识别行人方法

采取Edgelet特征和聚集型B-Haar特征相结合,协同进行特征提取,设计开发出具有树形组合结构的行人识别模型。该模型的上层结构为:通过改进具有Haar特征(此处称为聚集型B-Haar特征),在完全二叉树架构的基础上,同局部二元模式相结合,对候选人目标进行提取,最终提高检测识别率;该模型的下层结构为:在贝叶斯原理和Edgelet特征相结合的基础上,构建树状决策结构,对多部位进行检测,找寻出行人。实验结果与传统的串并联结构和树状结构进行比较,设计开发的多特征协同树状组合决策结构行人识别方法更具优势,能够更好地保证实时性,降低虚警率,提高检测率。