一种改进HOG特征的行人检测算法

针对HOG特征检测准确率高、计算量大的特点,通过对HOG特征的结构进行调整,提出了使用Fisher特征挑选准则来挑选出有区别能力的行人特征块,得到MultiHOG特征。该算法结合线性SVM二值分类器,实现行人滑动窗口检测。用Inria标准数据集和自行拍摄数据集进行了测试,结果证明该算法较HOG在准确率及实时性上都有很大的提高。     

多尺度级联行人检测算法的研究与实现

行人检测算法是利用行人的特征结合分类器对图片中是否有行人进行判断的方法。文中基于传统的HOG行人特征检测方法以及Adaboost分类器思想,改进了行人检测算法。使用多尺度的HOG特征对图片的检测区域进行特征提取,并采用级联的Adaboost分类器结合对应尺度的特征进行分类判断,将判断结果输入下一级分类器中继续进行分类判断,最终实现区域内有无人的检测。实验结果表明多尺度下的级联分类器能够更加有效地筛选出行人区域,在计算时间小幅增加的情况下,很大地提高了检测精度。     

基于多特征融合的粒子滤波多目标跟踪算法研究

目前,应用于多目标跟踪的BPF算法仍不能很好解决跟踪过程中出现的相似干扰、目标交叉、短时部分遮挡等问题,且在跟踪过程中,粒子集的分配也对整个跟踪存在不良影响。对此,提出一种基于HOG+Adaboost检测和混合粒子滤波(MPF)相结合,并在跟踪过程中为每个新目标相互独立地分配新的粒子集,采用分块—积分直方图和LBP特征相融合作为目标的观测模型的算法。实验结果证明,该算法在实现多目标跟踪的基础上,很好地解决了上述问题,提高了多目标跟踪的鲁棒性。     

基于分割集成的行人检测方法

为提高行人检测的准确率,提出基于分割集成的方法用于静态图片中的行人检测。先将每个训练样本均匀分割成若干区域,提取特征后利用AdaBoost算法对每个区域建立一个局部分类器,这些局部分类器加权组成一个全局分类器。采用不同的分割方法重复上述过程,得到多个全局分类器。为进一步提高检测效果,得到更好的平均性能,对每种分割方法分别使用方向梯度直方图、多尺度方向梯度直方图特征建立2个全局分类器。当检测新的窗口时,集成上述全局分类器,通过加权投票的方式决定最终的检测结果。在INRIA公共测试集上的实验表明,文中方法有效提高检测效果。     

特征回归与检测结合的人数统计方法

针对目前特征回归与检测这2种主流的人流量统计方法的不足,提出一种基于特征回归与检测结合的人数统计方法.对于视频帧的远景区域,采用背景分割的方法提取出前景块,将前景块中的特征通过贝叶斯多核支持向量回归方法估计出人数;对于近景区域提取HOG特征,采用弱标签结构训练出模型,并采用星型结构混合模型级联检测实现行人的准确定位并统计出人数.在视频数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够较准确地实现人流量的统计,在一定程度上减少统计时间,还能够准确地定位出一定尺度范围内行人的位置.     

结合手指检测和HOG特征的分层静态手势识别

目的 基于手势的交互方式在人机交互中发挥着越来越重要的作用,手势识别是大多数手势交互系统的核心技术.当手势种类较多时,目前已有的大多数手势识别方法往往无法获得足够高的识别率.为此,提出了一种结合手指检测和梯度方向直方图(HOG)特征的分层静态手势识别方法.方法 提出一种基于形态学操作的手指检测算法作为手势识别方法的基础.首先由肤色模型从输入图像中提取出手部区域,然后利用手指检测算法识别出手势包含的手指个数,并根据手指个数从事先训练好的支持向量机分类器集合中选取一个,最后提取手部区域的HOG特征,并利用选择好的分类器完成识别任务.结果 对25种常用手势进行了识别实验,将本文方法与单独使用HOG特征的方法进行对比.本文方法可以将传统HOG方法的识别率提高20%左右.结论 基于手指个数的分层识别策略可以有效地解决传统单层识别方法在手势种类较多时识别率不高的问题.在手部区域能被成功检测的情况下,提出的结合手指检测和HOG特征的方法可以取得较理想的手势识别结果,且能达到实时性要求.     

基于多时相遥感图像的人造目标变化检测算法

传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约: 图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取, 并且难以从检测信息中提取出关键的变化. 本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题, 提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法. 首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对, 采用有监督子图像对分类方法, 提取人造目标变化的感兴趣区域, 然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测, 得到定量的检测结果. 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于中心化Jaccard匹配的SD卡光学字符验证

为了解决安全数码卡(SD卡,secure digital card)表面字符人工验证效率差、准确率低的问题,提出了一种基于中心化Jaccard匹配的SD卡光学字符验证方法,能够实现SD卡表面字符的精密检测与自动验证。首先,提出了一种基于HSV三通道直方图分析的快速验证方法,实现特征显著SD卡图像的准确验证;其次,针对SD卡字符验证精度受光照变化和微小旋转影响的问题,提取V通道图像和变化角度特征,提高HOG特征对光照和旋转变化的抵抗能力;最后,针对相似SD卡字符的验证问题,提出了一种中心化广义Jaccard系数,增强了相似度指标的辨别力,实现了特征相似图像的精密检测。以实际场景采集的数据对所提方法进行验证分析,试验结果表明,该算法准确率达到99.15%,具有很好的实用性和鲁棒性。     

基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测

针对以梯度方向直方图作为人体特征的行人检测存在向量维数较大、检测时间较长的问题,提出基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测方法,分别在头部及四肢等重点区域计算梯度方向直方图,有效地减少了向量维数。实验结果表明,该方法在检测率基本不变的情况下提高了检测速度。     

基于稀疏表达和机器学习的行人检测技术研究

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。