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.     

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。     

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。     

组合SVM分类器在行人检测中的研究

在基于HOG特征的SVM行人检测算法的基础上,提出了组合分类器的改进算法。该算法首先采用多尺度滑动窗口提取HOG特征,并对单个SVM分别进行训练,再将训练好的SVM分别采用串联、并联结构形成新分类器后对行人进行检测。为解决用多尺度滑动窗口提取特征时产生的目标候选区域重叠问题,采用非极大值抑制算法对重叠区域进行融合,进而得到准确候选区。实验表明,组合的SVM分类器可以有效降低误检率和漏检率。     

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。     

多卷积特征融合的HOG行人检测算法

行人检测是计算机视觉领域中的经典问题,HOG结合SVM的方法是解决这一问题的有效途径,HOG对行人特征的有效描述起到了重要作用。卷积神经网络(CNN)作为一种有效的特征提取方法,通过特征图可以实现对特征更好的描述。提出将卷积神经网络(CNN)与传统的HOG+SVM算法相结合的方法。首先利用CNN在下采样层中可以使用不同的卷积核对数据进行不同角度特征描述的特点,对样本进行多角度浅层特征提取;然后用HOG对得到的浅层特征进行进一步的提取;最后采用支持向量机(SVM)完成训练、分类。实验表明,该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

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.     

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OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

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。     

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.     

局部二次加权与多特征融合的行人检测算法

针对复杂背景下采用单一特征进行行人检测时的局限性,提出了一种融合多种特征并运用模板弹性模型与局部二次加权的算法,将梯度直方图（HOG）、肤色、发色与曲率有效融合,建立了适用行人检测的各特征模型。第一级采用改进HOG特征结合模板弹性模型利用SVM分类器初次检测;第二级提取局部模板感兴趣区域（ROI）进行头部肤色、发色与腿部曲率检测。实验表明,该算法弥补了单一特征的不足,有效检测了行人整体与局部关键特征,提高了识别性能。     

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。     

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...