基于场景模型与统计学习的鲁棒行人检测算法

提出一种基于场景模型和统计学习的行人检测算法. 针对训练行人检测器时面临的动态场景的复杂性和行人样本多样性等问题, 通过背景建模, 从场景的背景图像上提取有限的负样本用于训练, 大幅度提高了分类器的检测率, 同时降低了虚警; 提出一种快速弱分类器选择算法, 根据正、负样本特征大小的分布和期望的检测率, 直接求解特征大小的阈值范围, 能够满足在线训练和更新检测器的要求; 提出一种基于正样本错误率的训练算法, 先根据正样本加权错误率选择弱分类器, 快速提高检测率, 在训练结束后调整最终分类器的加权系数, 在保证检测率的同时尽可能降低虚警率. 实验中构建了一个试验视频数据库和行人样本库, 数据库包括雨、雪、阴影、季节变化、摄像机平移、旋转、缩放等情况, 并设计实现了一个实时行人检测系统BMAT (Background modeling and Adaboost training), 实验结果证明了算法的有效性.     

Rapid pedestrian detection in unseen scenes

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.     

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。     

基于Adaboost算法的人眼状态检测

人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,作为一种预处理的手段,人眼检测和定位可以有效地提高表情识别和人脸识别的识别率.提出了一种基于Adaboost算法的实时人眼状态检测的方法.Adaboost是一个构造准确分类器的学习方法.它将一簇弱分类器通过一定的规则结合成为一个强分类器,再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器.分析和讨论训练阶段不同的人眼特征选择对最终检测的影响,并实验测试各种特征方法对特定目标的检测率,给出一个理想的分类器.     

改进GA-PSO优化SVM的行人检测算法

针对当前对于行人检测的准确率和检测效率的要求越来越高,提出一种GA-PSO算法对于支持向量机（SVM）参数优化的行人检测方法。首先,针对梯度直方图特征描述子的维数高、提取速度慢,使用PCA对其进行降维处理;以SVM算法作为分类器,为避免传统单核支持向量机算法检测率低的情况出现,以组合核函数作为分类器核函数,并设置松弛变量,引进惩罚因子,结合遗传算法（GA）和改进权重系数的粒子群算法（PSO）进行组合系数和参数的优化与选择,根据优化后的参数构成最终的SVM分类器进行行人检测。实验结果表明,与传统SVM检测以及其他优化方法相比,检测率方面都有明显改进,且满足对检测效率的要求。     

基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法

结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法。首先建立背景帧,利用前景帧与背景帧的差分图像拟合噪声曲线,提取噪声与亮暗运动目标的阈值,消除噪声,分割出运动区域;然后通过AdaBoost学习算法选择少量有效的Haar-like弱矩形特征构造强分类器;最后在运动区域利用强分类器检测是否包含行人。实验结果表明,该方法迅速缩小了检测范围,加快了检测速度,降低了误检率。     

Gabor特征结合快速HOG特征的行人检测

针对行人检测中HOG特征提取速度慢且易忽视细节特征的问题,提出了一种Gabor特征结合快速HOG特征的行人检测算法.首先对输入图像进行小波变换,并引入积分图思想和主成分分析算法快速提取图像HOG特征;其次融合Gabor小波变换得到的Gabor特征,最后采用混合特征训练分类器,实现行人的有效检测.测试集上的实验结果表明,在使用相同分类器的情况下,该混合特征提取方法比单一特征提取方法的检测正确率最多可提高7.37％,因此所提出的算法可以有效地提高行人检测的精度.     

基于PHOG特征的行人检测算法研究

HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限。本文针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法。首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别。然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间。试验结果表明,本文提出的PHOG-PCA特征将漏检率从35%降到了22%,检测速度也比一些流行算法快。     

基于Adaboost算法的行人检测

提出一种基于Adaboost算法的行人检测方法。Adaboost是将一组弱分类器通过一定的规则,结合成为一个强分类器,再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器。实验证明基于此算法的行人检测具有检测率高、速度快的特点,能够达到实时检测的要求。     

改进的基于增强型HOG的行人检测算法

行人检测在人工智能系统、车辆辅助驾驶系统和智能监控等领域具有重要的应用,是当前的研究热点.针对HOG特征不明显、支持向量机（SVM）分类器计算复杂度高,导致识别率低和检测速度慢的问题,本文提出了一种改进的基于增强型HOG的行人检测算法.该算法首先预处理原始图像并提取其HOG特征,然后增强该特征生成增强型HOG,经XGBoost分类器进行行人检测.在INRIA数据集上进行测试,实验结果表明所提算法识别率高达95.49%,有效地提高了行人检测性能.     

A self-constructing cascade classifier with AdaBoost and SVM for pedestriandetection

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.     

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。     

基于脚部惯性传感数据的人员运动速度识别方法

现有的基于脚部惯性传感数据的人员运动速度估计方法只能对人员低速行走时的速度进行有效的估计。为了采用脚步惯性传感数据识别人员快速行走以及跑步时的速度,该文提出了一种利用单步统计特征进行速度识别的方法。该方法利用脚部惯性传感器对人员在不同速度下运动的惯性数据进行采集,采用峰值检测的方法对数据进行单步划分,最后从单步数据中提取65维统计特征分别采用最小二乘法（LS）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、线型贝叶斯正态分类器（LDC）4种常见的机器学习分类方法对人员运动速度进行识别。经实验验证,所建议的方法中采用SVM分类器的识别率高达96.3%,所以采用该方法可以有效的识别人员的运动速度。     

基于Haar-NMF特征和级联AdaBoost的脱岗检测算法

针对值班室人员的岗位执勤情况进行实时检测的需求,设计了一种脱岗检测系统,它使用低维的Haar-NMF特征代替Haar特征的方法以减少计算量,同时采用级联分类器代替单一的分类器结构以提高检测的准确性。该系统分为训练和测试两个部分,训练部分包括利用非负矩阵分解对Haar特征进行降维生成Haar-NMF特征和级联AdaBoost分类器的训练,经过数次训练后得到的各弱分类器根据训练过程中的权值加权组成一个强分类器,该分类器具有较高的学习效率,检测速度有明显提升。测试部分根据实际检测效果中存在的误检情况对检测算法进行修正和优化。实验验证了该系统具有相当高的检测率和较低的误检率,有助于避免在岗位无人值守时发生意外及损失财产。     

基于级联Adaboost的目标检测融合算法

单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点. 本文提出了一种基于级联Adaboost的``级联--加和'融合算法. 融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成, 分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件. 级联--加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据. 在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点, 而且与单一特征的分类器相比, 检测性能也有所提高.     

L1范数正则化SVM聚类算法

提出L1范数正则化支持向量机(SVM)聚类算法。该算法能够同时实现聚类和特征选择功能。给出L1范数正则化SVM聚类原问题和对偶问题形式,采用类似迭代坐标下降的方法求解困难的混合整数规划问题。在多组数据集上的实验结果表明,L1范数正则化SVM聚类算法聚类准确率与L2范数正则化SVM聚类算法相近,而且能够实现特征选择。     

稀疏自编码和Softmax回归的快速高效特征学习

针对特征学习效果与时间平衡问题,提出了一种快速高效的特征学习方法.将稀疏自编码和Softmax回归组合成一个新的特征提取模型,在提取原始图像潜在信息的基础上,利用多分类器返回值可以反映输入信息的相似程度的特点,快速高效的学习利于分类的特征向量.鉴于标签信息已知,该算法在图像分类效果上明显优于几种典型的特征学习方法.为了使所提算法具有更好的泛化能力,回归模型的损失函数中加入了L2范数防止过拟合,同时,采用随机梯度下降的方法得到模型的最优参数.在4个标准数据集上的测试结果表明该算法是有效可行的.     

基于1-norm SVM权值学习的多示例目标跟踪

针对复杂场景下目标跟踪存在鲁棒性低,容易发生跟踪漂移的问题,提出一种改进的多示例目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法在包概率计算过程中忽略样本间的差异,对所有样本赋予相同权值,造成分类器性能下降及弱分类器选择存在复杂度高的问题,通过1-norm SVM计算各样本对包概率的重要程度,并在弱分类器选择过程采用内积的方法计算包概率的似然函数,从而减小算法的复杂度和计算时间。实验结果表明,该算法在目标发生遮挡、姿势变化、场景光照发生较大变化以及出现相似目标等较强干扰的情况下仍能较好地跟踪目标,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

Effective texture classification by texton encoding induced statistical features

Effective and efficient texture feature extraction and classification is an important problem in image understanding and recognition. Recently, texton learning based texture classification approaches have been widely studied, where the textons are usually learned via K-means clustering or sparse coding methods. However, the K-means clustering is too coarse to characterize the complex feature space of textures, while sparse texton learning/encoding is time-consuming due to the l₀-norm or l₁-norm minimization. Moreover, these methods mostly compute the texton histogram as the statistical features for classification, which may not be effective enough. This paper presents an effective and efficient texton learning and encoding scheme for texture classification. First, a regularized least square based texton learning method is developed to learn the dictionary of textons class by class. Second, a fast two-step l₂-norm texton encoding method is proposed to code the input texture feature over the concatenated dictionary of all classes. Third, two types of histogram features are defined and computed from the texton encoding outputs: coding coefficients and coding residuals. Finally, the two histogram features are combined for classification via a nearest subspace classifier. Experimental results on the CUReT, KTH_TIPS and UIUC datasets demonstrated that the proposed method is very promising, especially when the number of available training samples is limited.