基于后验HOG特征的多姿态行人检测

行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复杂背景的影响.其次,利用S-Isomap特征降维方法和K-means聚类方法对不同姿态和视角的行人做子类划分,并针对每一个子类训练子类分类器.最后,根据多个不同姿态的子类分类器输出值,训练等权重加和方式的多姿态-视角集成分类器.不同数据集上的测试结果表明,本文所提利用共性信息获得的后验特征超过了经典HOG和其它典型特征的描述能力.与现有方法相比,通过将所提出的特征与多姿态-视角集成分类器结合,有效地提高了检测精度.

基于Gabor小波和监督等距映射的人脸识别

提出了一种基于Gabor小波变换和监督等距映射(supervised isometric feature mapping,S-ISOMAP)的人脸识别方法。针对流形学习算法不能消除图像特征向量中高阶相关信息的缺点,引入Gabor对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征(Gabor magnitude feature,GMF),然后使用具有提取鉴别子流形的S-ISOMAP算法对GMF特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类。该方法综合运用了Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、S-ISOMAP的非线性维数约简能力,使得该方法对光照和表情变化等具有良好的鲁棒性。在YaleB和PIE人脸库上的实验表明了该方法的有效性。