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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
提出一种基于广义霍夫变换的室外场景行人检测方法.首先从少量标注图片中随机地提取行人图像碎片构造碎片字典,然后使用图像碎片对每一幅训练图片计算特征向量.为了能够在静态图片中快速地检测行人,使用Gentleboost算法训练检测器,在每一次迭代时学习一个决策树桩弱分类器,该弱分类器可以从高维特征向量中选择一个当前区分度最好的碎片特征.在运行检测器时,所有的弱分类器在测试图片中对于行人的可能出现位置进行投票.最后,将各个弱分类器的投票结果进行叠加,并用设定的检测阈值剔除得分较低的检测结果后得到检测输出.在LabelMe数据集上的实验表明,该方法可以快速地在静态图片中检测出行人,需要较少的训练数据且有效地解决了部分遮挡问题.  相似文献   

2.
针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机(Ensemble SVM)分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。  相似文献   

3.
基于改进的AdaBoost算法的人脸检测与定位   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对传统AdaBoost算法在训练过程中出现的退化现象和检测率低的问题,提出了一种有效的解决方法。该方法在传统AdaBoost算法的基础上,对样本的权值参数和弱分类器的加权参数加以改进,有效地抑制了困难样本权值的过分增大,加强了分类器对样本的识别能力,并提高了系统的检测率。实验证明:使用该方法训练的级联人脸检测器具有良好的性能。  相似文献   

4.
刘阳  闫胜业  刘青山 《计算机应用》2015,35(9):2596-2601
针对矩阵式瀑布分类器学习算法在负样本自举过程中无法快速自举出训练所需的高质量样本,自举过程严重影响整体学习效率及最终检测器性能等问题,提出了一种高效学习算法——负样本信息继承的矩阵式瀑布分类器高效学习算法。其自举负样本过程为样本继承与层次自举相结合,首先从训练上一层强分类器所用的负样本集中继承有效负样本,样本集不足部分再从负图像集中自举。样本继承压缩了有效样本的自举范围,可以快速自举出训练所需样本;并且自举负样时对样本进行预筛选,增加了样本复杂度,提升了最终分类器性能。实验结果表明:训练完成方面,本算法比矩阵式瀑布分类器算法节省20h;检测性能方面,比矩阵式瀑布型分类器高出1个百分点;与其他17种人体检测算法性能相比也有很好的性能表现。所提算法较矩阵式瀑布分类器学习算法在训练效率及检测性能上都有很大提升。  相似文献   

5.
提出了一种基于Adaboost算法和CART算法结合的分类算法。以特征为节点生成CART二叉树,用CART二叉树代替传统Adaboost算法中的弱分类器,再由这些弱分类器生成强分类器。将强分类器对数字样本和人脸样本分类,与传统Adaboost算法相比,该方法的错误率分别减少20%和86.5%。将分类器应用于目标检测上,实现了对这两种目标的快速检测和定位。结果表明,改进算法既减小了对样本分类的错误率,又保持了传统Adboost算法对目标检测的快速性。  相似文献   

6.
人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,是驾驶员疲劳检测的基础。采用了基于Adaboost算法的人眼检测的方法,训练阶段中的样本选择是Adaboost算法的关键,分析和讨论了训练阶段不同特征的正、负样本对最终检测结果的影响,提出了一种新型的负样本选择方法,并实验得到了各种样本训练生成的分类器对人脸库的检测率和误检率,得出用去除眼睛部分余下的人脸作为负样本训练出来的分类器能有效降低误检率,为以后的眼睛分类器训练提供了实验依据。  相似文献   

7.
人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,是驾驶员疲劳检测的基础。采用了基于Adaboost算法的人眼检测的方法,训练阶段中的样本选择是Adaboost算法的关键,分析和讨论了训练阶段不同特征的正、负样本对最终检测结果的影响,提出了一种新型的负样本选择方法,并实验得到了各种样本训练生成的分类器对人脸库的检测率和误检率,得出用去除眼睛部分余下的人脸作为负样本训练出来的分类器能有效降低误检率,为以后的眼睛分类器训练提供了实验依据。  相似文献   

8.
基于改进AdaBoost算法的人脸检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究人脸识别实现自动化检测,针对实时定位准确识别人脸,采用传统AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的过拟合现象和特征冗余缺欠,提出一种自适应样本权重更新规则和遗传算法的改进AdaBoost人脸检测方法.可把正负样本错分率引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制.用遗传算法进一步优化所选特征及其参数,达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求.仿真结果表明,与传统AdaBoost算法相比,采用文中算法训练人脸检测器可有效避免样本权重扭曲现象,消除分类器冗余,在保证较高检出率的同时降低误检率,使人脸检测更加快速和精确.  相似文献   

9.
基于Gentleboost算法的人物检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
传统的人物检测方法多是对于小样本,并且对于背景复杂的图片检测率很低,但是现实中的场景复杂,而且实时检测系统需要处理大量图片。针对传统检测方法在人体检测中的这些不足,提出了一种基于集成学习的方法——Gentleboost算法的人物检测方法,利用人物的身体碎片以及这些碎片相对于身体中心的相对位置作为特征,用Gentleboost算法训练的分类器来对人体进行分类。为了提高分类器的学习效率,解决复杂场景中人体检测的难题,提出了一种利用线性回归末端作为弱分类器的方法,从正、负两个方面对预测模型进行加权,改变了原来的仅从正预测进行加权的方法。将Gentleboost和基于YCbCr外表滤波加上身体部分特征的人物检测算法(简称为YCbCr算法)进行比较,并且对不同迭代次数的分类性能也进行了比较。实验结果表明,Gentle-boost的性能要优于YCbCr算法,而且随着迭代次数的增加,检测精度也随着增加,并且逐渐趋于稳定。该方法执行起来简单,数值上也比较稳定,正确率高,可以处理大量图片,解决了人体检测中的一些关键问题。  相似文献   

10.
针对在复杂背景下现有人脸检测算法存在检测率低和误检率高等问题,提出了一种基于改进AdaBoost算法和肤色校验相结合的彩色图像人脸检测方法.首先对传统AdaBoost算法进行了改进,通过改进样本权值参数和弱分类器加权参数,有效地抑制了困难样本权值的过分增大,加强了分类器对样本的识别能力,并提高了系统的检测率;然后将Ad...  相似文献   

11.
In this paper, a rapid adaptive pedestrian detection method based on cascade classifier with ternary pattern is proposed. The proposed method achieves its goal by employing the following three new strategies: (1) A method for adjusting the key parameters of the trained cascade classifier dynamically for detecting pedestrians in unseen scenes using only a small amount of labeled data from the new scenes. (2) An efficient optimization method is proposed, based on the cross entropy method and a priori knowledge of the scenes, to solve the classifier parameter optimization problem. (3) In order to further speed up pedestrian detection in unseen scenes, each strong classifier in the cascade employs a ternary detection pattern. In our experiments, two significantly different datasets, AHHF and NICTA, were used as the training set and testing set, respectively. The experimental results showed that the proposed method can quickly adapt a previously trained detector for pedestrian detection in various scenes compared with other existing methods.  相似文献   

12.
In this paper, we propose a cascade classifier combining AdaBoost and support vector machine, and applied this to pedestrian detection. The pedestrian detection involved using a window of fixed size to extract the candidate region from left to right and top to bottom of the image, and performing feature extractions on the candidate region. Finally, our proposed cascade classifier completed the classification of the candidate region. The cascade-AdaBoost classifier has been successfully used in pedestrian detection. We have improved the initial setting method for the weights of the training samples in the AdaBoost classifier, so that the selected weak classifier would be able to focus on a higher detection rate other than accuracy. The proposed cascade classifier can automatically select the AdaBoost classifier or SVM to construct a cascade classifier according to the training samples, so as to effectively improve classification performance and reduce training time. In order to verify our proposed method, we have used our extracted database of pedestrian training samples, PETs database, INRIA database and MIT database. This completed the pedestrian detection experiment whose result was compared to those of the cascade-AdaBoost classifier and support vector machine. The result of the experiment showed that in a simple environment involving campus experimental image and PETs database, both our cascade classifier and other classifiers can attain good results, while in a complicated environment involving INRA and MIT database experiments, our cascade classifier had better results than those of other classifiers.  相似文献   

13.
目的 目前行人检测存在特征维度高、检测耗时的问题,行人图像易受到光照、背景、遮挡等影响,给实际行人检测造成了一定困难。为了提高检测准确性,减少检测耗时,针对以上问题,提出一种改进特征与GPU (graphic processing unit)加速的行人检测算法。方法 首先,采用多尺度无缩放思想,通过canny算子对所有样本进行预处理,减少背景干扰与统一归格化的形变影响。然后,针对实际视频中的遮挡问题,把图像分成头部、左臂、上身、右臂、左腿、右腿6个区域。接着选取比LBP (local binary patterns)特征鲁棒性更好的SILTP (scale invariant local ternary pattern)特征作为纹理特征,在GPU空间中并行提取;同时,分别提取6个区域的HOG (histogram of oriented gradient)特征值,结合行人轮廓在6个区域上的梯度方向分布特性,对其进行加权。最后,将提取的全部特征输出到CPU (central processing unit),利用支持向量机(SVM)分类器实现行人检测。结果 在INRIA、NICTA数据集上进行实验,INRIA数据集上检测率达到99.80%,NICTA数据集上检测率达到99.91%,并且INRIA数据集上检测时间加速比达到12.19,NICTA数据集上达到13.49,相对传统HOG、LBP算法,检测率、时间比实现提高。结论 提出的改进HOG-SILTP特征与GPU加速的行人检测算法,能够有效表达行人信息,改善传统特征提取方式带来的耗时与形变影响,对环境变化、遮挡具有较强的鲁棒性。该算法在检测率、检测时间方面均有提高,能够实现有效、快速的行人检测,具有实际意义。  相似文献   

14.
针对工业场景下对图像中机械零件的视觉检测任务引入区域块循环分解行人检测算法。根据检测精度的需要,利用Par-King图像增强算法改进目标和背景梯度方向直方图特征的可分性,自建数据集训练出SVM和频域SVR两个不同的分类器模型并利用可变性部件模型算法中图像金字塔匹配方法对测试集图像进行联合视觉检测。实验结果表明,该联合检测方法相比于区域块循环分解行人检测算法有着更好的检测精度。  相似文献   

15.
Multispectral pedestrian detection has received extensive attention in recent years as a promising solution to facilitate robust human target detection for around-the-clock applications (e.g., security surveillance and autonomous driving). In this paper, we demonstrate illumination information encoded in multispectral images can be utilized to boost the performance of pedestrian detection significantly. A novel illumination-aware weighting mechanism is present to depict illumination condition of a scene accurately. Such illumination information is incorporated into two-stream deep convolutional neural networks to learn multispectral human-related features under different illumination conditions (daytime and nighttime). Moreover, we utilized illumination information together with multispectral data to generate more accurate semantic segmentation which is used to supervise the training of pedestrian detector. Putting all of the pieces together, we present an effective framework for multispectral pedestrian detection based on multi-task learning of illumination-aware pedestrian detection and semantic segmentation. Our proposed method is trained end-to-end using a well-designed multi-task loss function and outperforms state-of-the-art approaches on KAIST multispectral pedestrian dataset.  相似文献   

16.
王坚  兰天 《计算机科学》2016,43(Z6):207-209
针对行人检测技术在智能交通系统中的应用,为了提高行人检测方法的有效性、实时性和准确性,将稀疏表达应用到图像的特征压缩中,提出一种基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法。基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法有效地结合了图像的梯度特征和纹理特征,利用稀疏表达进行特征数据的压缩可以有效地加速算法。实验结果表明,提出的算法具有精度高、速度快等优点。  相似文献   

17.
融合先验知识的自适应行人跟踪算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在实际监控场合中,行人的运动有着诸多不确定性,这些会对现有的跟踪算法产生干扰,从而造成跟踪丢失.基于此,文中提出一种将行人检测的先验知识融入到跟踪模型自学习过程的行人跟踪算法.首先通过离线训练,得到具有较强区分能力的子分类器集,这些子分类器蕴含了对于行人的先验知识.在跟踪过程中,使用online boosting算法从离线训练的子分类器集中学习并更新强分类器,对被跟踪行人进行动态建模.实验结果表明,该算法有效缓解算法自适应性与"漂移"之间的矛盾,能够在真实监控场合下跟踪具有复杂运动的行人.  相似文献   

18.
Pedestrians are the vulnerable participants in transportation system when crashes happen. It is important to detect pedestrian efficiently and accurately in many computer vision applications, such as intelligent transportation systems (ITSs) and safety driving assistant systems (SDASs). This paper proposes a two-stage pedestrian detection method based on machine vision. In the first stage, AdaBoost algorithm and cascading method are adopted to segment pedestrian candidates from image. To confirm whether each candidate is pedestrian or not, a second stage is needed to eliminate some false positives. In this stage, a pedestrian recognizing classifier is trained with support vector machine (SVM). The input features used for SVM training are extracted from both the sample gray images and edge images. Finally, the performance of the proposed pedestrian detection method is tested with real-world data. Results show that the performance is better than conventional single-stage classifier, such as AdaBoost based or SVM based classifier.  相似文献   

19.
纪冕  张欣  徐海 《软件》2020,(2):70-74
本文首先研究了行人检测的方法和面临的难点,然后根据高斯平滑滤波器和双线性插值法对传统方向梯度直方图做了改进,并搭建了支持向量机模型,从而构建了基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测系统。实验结果显示,在明亮且无遮挡的场景下,矩形框精确地定位行人,在光照不足或存在轻微遮挡时可以大体定位到行人,表明该系统在明亮无遮挡的情况下有准确的结果,并且在昏暗和轻度遮挡下检测效果良好,最后通过对比可以得出,本文提出的方法总体效果优于传统HOG特征和SVM分类器的方法。  相似文献   

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