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.     

基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测

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。     

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.     

基于HOG特征的行人视觉检测方法

行人检测是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向和研究热点.以单目视觉传感器作为外界环境信息获取的主要手段,建立了一个包含行人分割、识别的检测系统.根据行人特有的一些特征,提出了基于垂直边缘和边缘对称性的行人分割方法,并进行精确定位.在行人识别阶段利用HOG特征进行特征提取,然后利用线性支持向量机进行行人识别.对大量...     

基于HOG和颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法的研究

行人跟踪技术是一种现代摄像预警技术,其能够起到对行人位置和动作的判定,并及时通过报警系统给予使用者相应的提示,能够有效避免过多的交通事故的发生。本文即是针对基于HOG和颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法进行研究,对算法理论和算法描述进行分析,并对算法当中的HOG特征、颜色特征以及融合二者的粒子滤波算法进行了分析,同时针对于行人遮挡的检测情况进行了探讨,以期能为相关工作提供参考。     

基于HOG的行人快速检测

为了更好更快速地实现对行人的检测,提出一种基于空间梯度直方图的行人检测算法。该算法在分类识别时用Boosted Cascad算法级联结构的分类器,将那些对不包含行人信息的区域进行筛选排除,从而使信息量减少。实验结果表明,该算法在不降低检测效果的情况下明显提高了行人检测效率,具有较强的鲁棒性。     

基于改进HOG特征值的行人检测

摘要：针对目前梯度方向直方图HOG作为描述符应用于行人检测时,会自动忽略梯度方向相反方向的差异,导致HOG的表达能力较弱等不足,本文提出基于改进HOG特征值的行人检测机制。在分析HOG描述符基础上,串联直方图,设计改进的HOG描述符;并提出一种新的归一化技术,嵌入改进的HOG描述符中,增强其表达能力。在多个数据库上的实验结果表明：与传统HOG特征方法相比,本文方法具有更高的准确率和更低的漏检率。     

基于边缘对称性和HOG的行人检测方法

传统基于HOG特征的行人检测方法存在检测速度慢的问题。为此,提出一种基于边缘对称性和HOG的行人检测方法。利用对称差分提取输入窗口的垂直边缘,根据垂直边缘的对称性快速检测出行人候选区,采用HOG特征和线性支持向量机对行人候选区进行验证。实验结果表明,该方法在保持传统方法检测率的同时,能提高检测速度。     

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。     

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。     

基于自编码器和隐马尔可夫模型的时间序列异常检测方法

针对已有基于隐马尔可夫模型(HMM)的时间序列异常检测模型的符号化方法不能很好地表征原始时间序列的问题,提出了一种基于自编码器和HMM的时间序列异常检测方法(AHMM-AD)。首先,通过滑动窗口对时间序列样本进行分段,按照分段位置形成若干时间序列分段样本集,由正常时间序列上不同位置的分段样本集训练各个分段的自编码器;然后,利用自编码器得到每个分段时间序列样本的低维特征表示,通过对低维特征表示向量集的K-means聚类处理,实现时间序列样本集的符号化;最后,由正常时间序列的符号序列集生成HMM,根据待测样本在已建HMM上的输出概率值进行异常检测。在多个公共基准数据集上的实验结果显示,AHMM-AD比已有的基于HMM的时间序列异常检测模型在精确度、召回率和F1值分别平均提高了0.172、0.477、0.313,比基于autoencoder的时间序列异常检测模型,在这三方面分别平均提高了0.108、0.450、0.319。实验结果表明,AHMM-AD方法能够提取时间序列中的非线性特征,解决已有HMM建模时间序列符号化过程中不能很好表征时间序列的问题,并在时间序列异常检测性能上也有显著提升。     

基于隐马尔可夫模型的语音激活检测算法

针对现有基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音激活检测（VAD）算法对噪声的跟踪性能不佳的问题,提出采用Baum-Welch算法对具有不同特性的噪声进行训练,并生成相应噪声模型,建立噪声库的方法。在语音激活检测时,根据待测语音背景噪声的不同,动态地匹配噪声库中的噪声模型;同时,为了适应语音信号的实时处理,降低了语音参数提取的复杂度,并对判决阈值提出改进,以保证语音信号帧间的相关性。在不同噪声环境下对改进算法进行性能测试并与自适应多速率编码（AMR）标准、国际电信联盟电信标准分局（ITU-T）的G.729B标准比较,测试结果表明,改进算法在实时语音信号处理中能够有效提高检测的准确率及噪声跟踪能力。     

基于隐马尔可夫模型的内存碎片检测机制

当前VxWorks操作系统缺少内存碎片的检测机制。通过增加内存统计信息,基于隐马尔可夫模型的检测程序分析出系统中哪些任务可能是造成内存碎片的根源。软件开发人员根据分析结果对可能造成内存碎片的代码进行优化,且优化前后的分析数据表明内存碎片问题得到了有效的改善,可满足嵌入式设备减少内存碎片的需求。     

基于混合概率背景模型的视频分割方法

提出一种新的基于混合概率模型的背景建模方法,用于视频中前景物体的检测与分割。主要利用两个概率模型：隐马尔可夫模型和概率图模型建立一个混合的贝叶斯网概率模型,对视频输入中背景变化的时间和空间局部相关性(同现性)进行学习。在建立正确模型参数的基础上,贝叶斯信念传播算法根据图像输入预测当前背景状态的后验分布,并根据预测得到的背景状态对输入图像进行分割。实验结果验证了该方法的有效性和在复杂背景变化下的鲁棒性。     

基于Multi-stream Combined隐马尔柯夫模型源端检测DDoS攻击

提出了一种新颖的综合考虑多维观测特征的DDoS攻击源端检测方法。该方法引入S-D-P特征概念,并抽取TCP/IP包头中的标志位和ID字段构成多维观测特征,采用Multi-stream Combined隐马尔可夫模型（MC-HMM）在源端网络检测DDoS攻击。大量实验表明,MC-HMM方法克服了基于一维观测特征的检测算法信息量过小的固有缺陷,能够有效降低检测的误报率和漏报率,提高DDoS攻击源端检测精度。     

改进特征与GPU加速的行人检测

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。     

利用腿部区域HOG特征的行人检测方法

为快速定位车辆前方的行人,提出一种基于腿部感兴趣区域梯度方向直方图（HOG）特征的行人检测方法。将可能存在行人腿部的区域作为感兴趣区域,采用Sobel算子增强腿部垂直边缘特征,并提取梯度方向直方图特征,有效地降低了特征向量的维数;在检测过程中仅扫描可能存在行人腿部的图像下半部分,并在整幅图像的块内计算HOG特征,减少了复杂背景对行人检测干扰,进一步简化了检测过程;基于垂直边缘对称性特征对检测结果进行融合。实验结果表明,该算法能在保持检测率的同时提高检测速度。