Hadoop云平台下基于HOG特征和Adaboost分类器的快速行人检测算法

行人检测在安保领域、无人驾驶领域、机器视觉领域以及多媒体分析领域等具有广泛的应用。针对目前行人检测技术运算量大、实时性差等不足, 提出了一种Hadoop云平台下基于梯度直方图(HOG)特征和Adaboost算法的快速行人检测方法。该方法首先利用云计算模式提取图片的HOG特征, 然后利用PCA方法对提取特征降维, 最后使用Adaboost算法构建分类器对降维特征进行分类。利用不同场景照片对本文方法进行实验, 仿真结果表明, 在保持较高检测准确度前提下, 采用Hadoop云计算的检测速度比传统的基于HOG特征行人检测算法提高将近五倍, 有效提高检测算法的实时性。     

融合HOG与颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法

针对传统粒子滤波算法颜色特征单一、行人非刚性不稳定等问题,融合简化的HOG特征和加权的颜色直方图,建立了改进的粒子滤波行人跟踪算法,采用图像分块相似度检测,抑制跟踪过程中行人结构、背景结构及遮挡的干扰。实验表明,该算法在背景颜色相似及遮挡情况下,仍能稳定可靠地跟踪行人,具有较高的准确性与鲁棒性。     

基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法

提出一种图像中人体快速自动检测方法。提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方图（HOG）特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程。相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因素干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰。实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率。     

基于多特征的行人检测算法

针对单特征辨识度较低的问题,提出一种基于多特征的行人检测方法.首先构造二维对数Gabor函数,利用此函数提取样本的相位一致性特征,将样本的相位一致性特征和样本的局部二值模式算子(LBP)特征相结合,得到新的行人检测方法.使用支持向量机(SVM)进行分类,并与基于HOG特征的检测方法进行比较,在INRIA行人数据库上的实验证明,基于多特征的检测方法提高了行人检测精度、降低了误检率,检测率高达99.4824％.     

基于空间梯度直方图的行人检测算法

为了快速准确地对行人进行检测,提出了一种采用空间梯度直方图作为特征的行人检测方法。该方法首先使用直方图相似性和Fisher准则来衡量所有定义特征的分辨能力,然后选择一些具有强分辨能力的特征来表征行人,使该方法获得了较高的检测率;最后用SVM分类器用来训练从目标和背景中获得的经过筛选的特征。实验结果表明,该方法对行人的检测是快速且有效的。     

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。     

融合HOG与PCA算法的人脸识别

为了进一步研究人脸识别问题文章融合HOG特征与PCA算法对人脸进行识别研究。首先计算人脸图像的方向梯度直方图（HOG）,将输出的每一个特征向量纵向堆叠为一个二维矩阵。然后使用主成分分析（PCA）进行特征降维,减少特征间的相关性和噪声。最后使用支持向量机（SVM）进行分类识别。整个算法模型在ORL人脸数据库中进行实验,最终结果显示识别准确率为96.0%;使用ROC曲线评价该方法的优劣得到曲线下的面积为0.9898。     

基于特征融合的行人检测技术

首先研究了三种不同的特征算子在基于图像行人检测中的应用. 他们分别是: 梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)、局部三值模式特征(Local Ternary Patterns, LTP)以及改进了的局部三值模式特征(Sqrt Local Ternary Patterns, S-LTP). 对以上三种特征算子进行了实验比较, 最后将HOG和S-LTP算子融合得到HOG+S-LTP的基于多特征的行人检测算子, 利用SVM分离器在INRIA人体库上进行了实验, 实验表明, 融合后的特征显著地提高了行人检测率, 同时也满足实时性要求.     

基于特定区域去相关的行人检测算法

针对传统行人检测算法提取特征包含大量冗余信息且识别精度低的问题,提出一种基于特定区域去相关的行人检测算法.根据平均人形模板特征图的响应值,证明头肩区域是分类阶段最具鉴别力的区域.将该统计人形先验信息融入到特征通道的去相关操作中,对头肩区域提取协方差生成一种新式滤波器,并在测试阶段与每个通道内的整个检测窗口共享,同时研究了跨通道共享协方差的问题.大量实验结果表明,提出的方法能够在维持检测速度不变的前提下有效降低平均对数漏检率,从而满足实时行人检测的要求.     

一种基于三角特征的行人检测算法

基于视频的行人检测技术是计算机视觉领域的重要问题,特征提取是行人检测技术的关键,大量的特征提取方法是基于Papageorgiou提出的矩形特征,但对于行人的边缘特性描述并不准确。针对adaboost算法,分析行人姿态的边缘特性,提出了四种较为有效的三角特征描述人体的外形局部特征,并推导了三角特征计算量与计算耗时的关系。与传统的矩形特征、非对称特征相比,三角特征能更有效的描述行人姿态,提高了行人检测的鲁棒性。     

结合轮廓粗筛和HOG细分的快速行人检测方法

为解决现有行人检测方法虚警率高、运算效率低的问题,提出一种快速行人检测方法。首先,依靠轮廓的几何特征进行第一层粗筛选,依据轮廓的不变矩特征进行第二层粗筛选,剔除干扰目标,降低虚警率。在此基础上,裁剪图像上的可疑图像块,仅在可疑图像块上提取HOG特征,并结合线性支持向量机进行特征分类,进一步降低虚警率。同时由于大幅减少了提取HOG特征的数量,从而提高了运算效率。仿真实验在INRIA数据集上进行训练,在Caltech数据集上进行验证。结果表明,该方法的行人检测虚警率低,运算效率高。     

基于多尺度HOG的草图检索

草图检索是图像处理领域中的重要研究内容。提出了一种将高斯金字塔和局部HOG特征融合的特征提取改进方法,并将其用于草图检索。采用高斯金字塔将图像分解到多尺度空间,在所有尺度上进行兴趣点提取,获得基于兴趣点的多尺度HOG特征。利用图像的多尺度HOG特征集生成视觉词典,最终形成与视觉词典相关的特征描述向量,通过相似度匹配实现草图检索。将该算法与单一尺度下的HOG算法及其他几种算法比较,实验结果表明了其可行性和有效性。     

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。     

一种自适应加权HOG特征的人脸识别算法

为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率,提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征（AW-HOG）的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块,并利用HOG描述算子提取分块人脸特征,根据各分块对识别的贡献率自适应地计算各分块的权重,然后融合权重系数以及各分块的HOG特征,形成AW-HOG特征并采用主成分分析（PCA）算法进行降维,最后利用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale B 以及AR标准人脸库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法在识别率上优于传统算法且对光照具有较强的鲁棒性。     

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.     

HOG和多流形判别分析相融合的人脸识别

为了提高人脸的识别率,提出一种方向梯度直方图和多流形判别分析相融合的人脸识别算法。将一幅图像划分为多个子块图像块,并采用方向梯度直方图算法对每一个小块进行处理;采用多流形判别分析提取特征,并采用最小二乘支持向量机建立分类器对人脸进行分类和识别;在Yale和AR人脸库进行仿真实验。实验结果表明,相对于传统人脸别算法,该算法不仅提高了人脸识别率和识别速度,并且对光照和姿态变化具有较强的鲁棒性。     

基于BCH和HOG的Mean Shift跟踪算法

为解决基于核的Mean Shift跟踪算法在颜色相近时,容易出现跟踪不准确或者跟踪丢失的问题,同时提高跟踪的可靠性与准确度,分析了近年来的目标跟踪情况,提出一种基于分块颜色直方图(BCH)和方向梯度直方图(HOG)的Mean Shift跟踪算法.其中BCH包含目标的空间信息,能够很好地应对形变;HOG能够很好地解决光照变化和阴影的影响.使用标准数据集进行测试,结果表明:所提算法可以达到高于80帧/s的跟踪速度,分别优于跟踪-学习-检测(TLD)和核相关滤波(KCF)算法1.7％和2.2％.     

基于ROI区域强分辨力HOG特征的视频行人检测

针对传统梯度方向直方图(HOG)行人检测系统中检测窗扫描区域过大、HOG特征维度大而引起的检测速度慢问题,提出了改进的视频行人检测算法.通过运动信息提取感兴趣(ROI)目标区域,利用Fisher准则和多尺度特性选取具有强分辨力的行人HOG特征从而降低特征维数,结合支持向量机(SVM)检测行人.实验结果表明,本文方法在保证视频行人检测的准确率的同时,有效地提高了行人检测的速率.