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。     

高铁闸机智能监控系统中的行人检测算法研究

针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求,提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG特征,进行Gentle AdaBoost分类训练,得到高检测率的强分类器;然后对待测图像进行垂直边缘预处理,根据行人图像与非行人图像的边缘对称性特征,排除大量非行人窗口;最后对剩余窗口提取HOG特征,依据训练出的AdaBoost分类器检测HOG特征向量,判断窗口是否含有行人。实验结果表明:改进的行人检测算法比原算法计算量少,能够在保证原有准确率的基础上,对图像进行更快的检测,满足高铁闸机行人检测系统的实时性要求。     

基于SVM-LeNet模型融合的行人检测算法

在方向梯度直方图(HOG)联合支持向量机(SVM)算法(HOG-SVM)和Le Net网络模型基础上,提出了HOG与卷积神经网络(CNN)融合的行人检测算法(SVM-Le Net)。采用多尺度滑动窗口提取HOG特征并送入SVM分类器,根据后验概率判断候选区,随后运用CNN算法剔除误检窗口。为解决单个目标被多个候选区域框定的问题,使用非极大值抑制算法(NMS)进行多矩形融合,保留检测区域中后验概率最大的窗口抑制与其重叠的检测窗口。分类过程中,以候选区域在SVM和Le Net中后验概率为依据判断行人区域。实验结果表明,与HOGSVM和Le Net行人检测算法相比,该算法在准确率和召回率上有明显优势。     

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。     

基于标记分水岭的植物重叠叶片改进分割算法

针对番茄穴盘幼苗的重叠叶片,提出一种基于HOG描述子的改进标记分水岭分割算法。首先,利用超绿变换和最大类间方差法分割叶片区域和背景区域,确定叶片分割的总体轮廓;然后利用形态学彩色图像梯度计算方法计算图像梯度;再借助图像梯度的HOG描述子,筛选出有叶片边缘的区域和没有叶片边缘的区域,将没有叶片边缘的区域进行形态学操作后作为分水岭分割的标记;最后利用标记对图像梯度进行重建,执行分水岭分割,得到重叠叶片的分割结果。实验结果表明,该算法可以较为准确地选定分水岭标记和实现叶片分割,能够为穴盘幼苗分级研究提供支持。     

视频中基于LW-PGD和SVM的头肩部检测

针对视频中的行人检测问题, 提出了LW-PGD (locating windows based on the pixel gradient direction of the top of head)快速定位头肩部和基于融合特征检测的方法。首先利用头顶像素点的梯度方向具有固定范围这一特性在前景中找出头顶候选点, 根据该点快速确定人体头肩部区域, 将其作为待测窗口; 然后提取待测窗口的方向梯度直方图 (histogram of oriented gradient, HOG)特征和HSV(hue saturation value) 颜色特征; 最后采用支持向量机(support vector machine, SVM)训练得到人体头肩部的分类器。实验表明, 与传统的滑动窗口搜索方法相比, 根据头顶点可以快速选取含有人体头肩部的待测窗口, 提高了检测的效率; HOG和HSV多特征融合提高了检测的精确性, 从而提出的算法有助于后续的行人分析。     

基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法

针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。     

基于人流量检测的改进CN算法

为实现在行人严重遮挡时人流量的精确统计,研究一种基于人流量检测的改进CN算法。结合背景差分与三帧差分提取运动目标前景;通过梯度方向直方图与支持向量机判断头肩特征;在Kalman滤波器预测下一帧图像中目标位置的周围选取检测窗口,利用融合HOG与CN(颜色名)特征的改进CN算法实现目标跟踪;以感兴趣区域计数线为准,结合目标运动轨迹实现人流量统计。实验结果表明,该算法在有行人严重遮挡的情况下具有较高的检测效率。     

基于边缘对称性和IULBP的行人检测方法

针对现有行人检测方法速度慢、无法满足实时性检测需求的缺点,提出一种基于边缘对称性和改进的等价局部二值模式的行人检测方法 ES-IULBP(Edge Symmetry and Improved Uniform Local Binary Patterns)。该方法首先对输入的图像进行垂直边缘提取并计算对称性,完成行人的初检测,确定行人候选区;然后引入等价局部二值模式,并对其改进,进行行人的纹理特征提取;最后结合线性支持向量机进行行人验证。实验结果表明,与基于梯度方向直方图特征的行人检测方法相比,ES-IULBP检测速度快、准确率高,并具有较强的鲁棒性。     

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。     

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.     

改进的红外图像行人检测和交叠率算法

行人越界入侵报警是十分普遍的应用场景,尤其是在安保领域.本文设计了一种改进的红外图像行人检测和交叠率算法,两者结合可以实现对行人的越界报警.本方法主要由三部分组成：红外图像行人检测算法、目标分类算法、交叠率算法与报警逻辑.红外图像是为了尽量克服环境影响,并且在夜间也具有良好的显示与图像采集功能;行人检测是通过YOLOv3算法和基于方向梯度直方图（HOG）特征的多层感知器（MLP）二分类来实现;报警算法与逻辑是计算目标的候选框与报警区域的交叠率,再进行逻辑判断.实验表明,本方法准确性高,报警准确率可达91%,有良好的应用价值.     

结合运动信息与表观特征的行人检测方法

提出一种结合运动信息与表观特征的行人检测方法.在对通过表观检测子获得的候选检测窗口执行分割验证的框架中,将运动信息融入到基于图像序列的对象分割算法中,通过获取更准确的分割结果来提高对候选检测窗口的检测准确率.该方法利用运动信息更新运动对象的前景/背景分布模型,将颜色信息间接地融入行人检测中,并通过形状特征表现出来,与行人表观检测子形成互补的特性,获得更好的检测结果.上述结论在CAVIAR视频以及行人检测视频中得到了实验验证.     

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。     

Fast multi-feature pedestrian detection algorithm based on histogram of oriented gradient using discrete wavelet transform

A convergence between a natural user interface (NUI) and advanced driver assistance system is considered as a next generation technology. This kind of interfacing system technology becomes more popular in driver assistance system of automobile. Especially, pedestrian detection is an important cue for intelligent vehicles and interactive driver assistance system. In this paper, we propose a pedestrian detection feature and technique by combining histogram of the oriented gradient (HOG) and discrete wavelet transform (DWT). In the method, the magnitude of motion is used to set region of interest (ROI) for improving detection speed. Then, we employ multi-feature for a pedestrian detection based on the HOG and DWT. In last stage, to classify whether a candidate window contains a pedestrian or not, the designed multi-feature is learned by using the training data with the support vector machine (SVM) mechanism. Experimental results show that the proposed algorithm increases the speed-up factor of 27.21 % by comparing to the existing method using the original HOG feature.     

融合显著性因子的行人纹理提取

针对基于纹理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大,无法刻画人眼视觉敏感性的不足,提出一种融合人类视觉感知特性的基于显著性局部二值模式(SF-LBP)的行人纹理特征提取算法.该算法首先采用显著性计算方法提取感兴趣区域得到各部分的显著性因子;然后将显著性因子权值与行人纹理特征根据核函数相融合,生成基于SF-LBP算子的特征向量;接着统计不同区域的特征向量,形成特征直方图;最后结合自适应AdaBoost分类器构建实验平台进行实验.INRIA数据集中的实验结果显示,SF-LBP特征在检测准确率上比梯度直方图(HOG)特征、Haar特征高出2%~3%,达到97%,召回率达到90%,提高了2%左右,表明SF-LBP算子能够准确描述行人的纹理特征,提高行人检测系统的准确率.