多特征融合下的快速行人检测

文章根据头顶像素点的梯度方向具有固定范围的特性在前景中找出头顶候选点,依此快速确定人体头肩部区域,将其作为待测窗口;然后提取待测窗口的照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征,并通过引入背景权重直方图算法(BWH)实现多特征融合;最后采用直方图交叉核支持向量机(HIKSVM)进行分类检测。实验结果表明,与传统的滑动窗口搜索方法相比,根据头顶点可以快速选取含有人体头肩部的待测窗口,提高了检测的效率;HSV和LBP多特征融合提高了检测的精确性,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。

基于Hough森林的多特征快速行人检测

为了快速检测行人,根据人体头顶特性快速找出头顶候选点,依此为基点利用边缘检测算法提取目标轮廓,将其作为待测区域;然后利用改进的颜色自相似特征、结合区域边缘直方图和一致模式LBP26,1特征,在Hough森林分类器上进行分类检测。实验结果表明,该算法在检测正确率及速率方面都得到了提高,对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。