基于多特征的行人檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、行人檢測(cè)是目前圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題，其研究成果在智能交通、人體運(yùn)動(dòng)分析、機(jī)器人開發(fā)和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。行人既具備剛性物體的特性，同時(shí)又具備一定的柔性物體特征，且易受服飾、姿態(tài)、光照、環(huán)境背景和遮擋等影響。因此，行人檢測(cè)也是一個(gè)極富挑戰(zhàn)性的研究課題，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　一個(gè)完整的行人檢測(cè)系統(tǒng)由圖像采集、特征提取、分類器訓(xùn)練、檢測(cè)等模塊組成。本文綜述了國內(nèi)外行人檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，詳細(xì)分

2、析了目前常用的各行人數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)以及行人檢測(cè)技術(shù)研究存在的難點(diǎn)，重點(diǎn)研究了行人特征表示方法。主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)針對(duì)目前廣泛使用的梯度方向直方圖特征(HOG)維度較高且計(jì)算復(fù)雜、對(duì)噪聲敏感、無法刻畫圖像紋理特征的缺點(diǎn)，受局部二值模式特征的啟發(fā)，將局部三值模式特征(LTP)引入到行人檢測(cè)，提出了改進(jìn)局部三值模式行人特征（Sqrt-LTP）表示方法。Sqrt-LTP特征不僅有很好的圖像紋理信息描述能力，而且計(jì)算復(fù)雜度低、

3、對(duì)噪聲不敏感。在INRIA行人數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于LTP特征的行人檢測(cè)方法其性能優(yōu)于HOG特征的行人檢測(cè)方法，且改進(jìn)后的Sqrt-LTP特征進(jìn)一步提高了行人檢測(cè)性能。
　　(2)針對(duì)單一特征無法較全面地刻畫圖像信息這一問題，提出了基于多特征融合的行人檢測(cè)方法，將刻畫圖像中邊緣信息的HOG特征描述子與刻畫圖像紋理信息的Sqrt-LTP特征描述子相融合。融合后的新特征更全面地描述了行人的特征信息，從而提高了行人檢測(cè)性能。