基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测

针对以梯度方向直方图作为人体特征的行人检测存在向量维数较大、检测时间较长的问题,提出基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测方法,分别在头部及四肢等重点区域计算梯度方向直方图,有效地减少了向量维数。实验结果表明,该方法在检测率基本不变的情况下提高了检测速度。     

基于梯度方向和强度直方图的红外行人检测

由于梯度方向直方图(HOG)特征很难区分与行人具有相似轮廓的物体,并且未能较好利用红外图像中行人轮廓内部的亮度信息。为此,提出一种新的特征——梯度方向和强度直方图(HOGI),将其应用于红外行人检测中。通过支持向量机(SVM)融合多特征的方法,避免多特征串联时维度过高的问题。实验结果表明,与HOG相比,HOGI在不增加特征维度和计算量的情况下,漏报率平均降低50%左右。通过基于滑动窗搜索法对实际红外图像进行检测发现,HOGI+SVM方法比HOG+SVM方法具有更好的检测效果。     

基于改进梯度方向直方图的多尺度的行人检测

行人检测是计算机视觉中重要而有挑战的研究方向。为了提高识别精度,提出了一种更有效的特征提取方法,这个方法的特点是提取梯度方向直方图(HOG)特征时能够获得更多的梯度信息,从而更好地生成表征在更大范围内的图像中或者检测窗口中人体细节的特征描述算子;利用线性核函数(LINEAR)的支持向量机(SVM)和HOG训练得到的行人检测分类器,再采取多尺度检测技术和非极大值抑制能够精确定位行人在图像中的位置。实验结果表明,该行人检测系统检测精度较高。     

基于分层梯度方向直方图和SVM的人体识别

为了进一步提高图像人体识别精度,提出了一种能够反映局部图像整体形状信息的加权分层梯度方向直方图(HOG)特征;采用主成分分析(PCA)法对所提出的特征结构进一步改进,得到了另一种分层HOG+PCA特征;应用了基于径向基函数(RBF)核的支持向量机(SVM)模型作为人体分类器,交叉验证了模型的参数,并在一个较为完备的人体图像样本集上进行了训练和测试;实验结果表明,所得到的两种局部图像形状描述特征均具有比HOG特征更高的人体识别精度.     

一种基于梯度方向直方图的俯视行人的检测方法

目前已有很多关于行人检测方面的研究,这些研究基本建立在行人竖直站立或行走的平视图上,主要应用于视频监控和车载辅助驾驶等领域,但在实际应用中,有时需要从不同的视角检测行人。文中提出一种针对俯视行人检测方法,该方法将俯视行人头部的梯度方向直方图统计信息作为检测目标的特征。通过训练样本提取的特征向量在支持向量机中进行训练得到分类模型参数,然后提取检测样本的特征向量输入分类模型进行判别。与现有行人检测的梯度方向直方图算子相比,文中特征描述算子突出目标的区域与轮廓特征,在目标分块、特征计算和特征统计方法上均有变化。实验证明算法有效且处理速度明显提升。     

基于稳定区域梯度方向直方图的行人检测方法

针对HOG算法采用简单均匀分布的块提取行人特征,导致过多冗余特征和检测效率较低问题,提出一种启发式的块生成算法.首先将待检测窗口划分成多个大小不一且交叉重叠的块,然后根据各个块的梯度方向直方图特征的稳定性对各个块进行排序,最后选取稳定性最高的多个块作为最终HOG算法的特征提取块.实验结果表明,该算法可取得较好的检测效果,并且检测速度得到了进一步的提高.     

旋转角可变的人体检测算法

常用的人体检测算法多应用于无旋转角的情况,而在旋转角可变的情况下检测性能有限,为此提出了一种适用于有旋转角的人体检测算法。首先,通过径向梯度转换(RGT)获得具有旋转不变性的梯度;其次,使用类似于梯度方向直方图(HOG)特征中相互重叠块的组合方式,获取多个带有旋转角信息的特征描述子,按旋转角大小将它们一维线性连接成具有旋转不变性的特征描述子组;最后,利用基于支持向量机(SVM)的二级级联分类器实现了带旋转角的人体检测。基于INRIA行人数据库的144个不同旋转角的人体测试集检测率都不低于86%,144个不同旋转角的非人体样本误检率均低于10%。实验证明了该算法可用于在任意旋转角图像上进行人体检测。     

基于梯度方向直方图特征和粒子滤波算法融合的目标跟踪

基于梯度方向直方图特征的运动目标跟踪算法在遇到目标遮挡或运动过快时容易丢失目标,基于粒子滤波跟踪算法虽有较强的抗遮挡能力,但存在着计算量大、实时性差等问题.针对这些情况,提出一种融合的跟踪方法:正常情况下基于目标梯度方向直方图特征跟踪目标,当候选目标相似度小于设定阈值时,自动切换到粒子滤波跟踪算法.实验结果显示本算法有效地解决了目标遮挡或运动过快时的丢失问题,同时减轻了粒子的退化现象,提高了算法的实时性,并在图像对比度较低情况下能较好的跟踪目标.     

基于金字塔梯度方向直方图的分层投票方法

提出一种基于金字塔梯度方向直方图的分层投票方法,将其用于人脸识别、对象识别和对象检测等领域。利用分层投票机制选出分类效果最好的层,并为它们赋予相应的投票权值,最终对图像类别进行投票。在ORL和UIUC Car数据库上进行实验,结果表明,改进方法优于传统的特征向量分类方法。     

基于梯度方向直方图特征的多核跟踪

提出了基于梯度方向直方图特征的多核跟踪算法, 对跟踪过程中的光线变化和部分遮挡具有较强的鲁棒性. 该算法将目标分块, 分别提取出每块的核函数加权的梯度方向直方图特征. 目标模型和候选目标模型的相似度用所有块直方图间的Bhattacharyya系数之和进行度量, 目标的跟踪通过Mean shift算法最大化两者的相似度实现. 对车辆、人体等多个目标的跟踪验证了本文提出算法的有效性.     

基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法（HWOG）。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。     

基于非下采样contourlet梯度方向直方图的人脸识别

针对人脸识别系统准确度不高的问题,提出一种基于非下采样Contourlet梯度方向直方图(HNOG)的人脸识别算法。先对人脸图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将变换后的各系数矩阵进行分块,再计算各分块的梯度方向直方图(HOG),将所有分块的直方图串接得到人脸图像HNOG特征,最后用多通道最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,人脸的HNOG特征有很强的辨别能力,特征维数较小,且对光照、表情、姿态的变化具有较好的鲁棒性。     

基于申威众核处理器的HOG特征提取算法并行加速

HOG特征是一种简单高效的常用来进行物体检测的特征描述子,广泛应用于行人检测等领域,然而在处理海量图片时却面临着严峻的性能挑战。解决方法之一就是通过使用"神威太湖之光"超级计算机的处理器节点对海量图像背景下的行人检测算法进行加速。主要采用了两种并行方案:一种是一个处理器同时处理4张图片,另一种是同时处理256张图片。大量的串行和并行处理的实验测试结果表明,对高分辨率多幅图像的并行处理可采用第一种方案,加速比可达83倍;对低分辨率图像可采用第二种方案,加速比最高可达到95。两种并行设计方案在"神威太湖之光"的多处理器节点上具有很好的可扩展性能。     

小样本条件下的人脸特征提取算法

传统的“特征脸”和“Fisher脸”对于小样本的识别非常不理想。提出了基于小波变换的梯度方向直方图结合线性判别分析的特征提取算法,对原图像进行小波变换,对近似部分进行HOG+LDA处理,对高频部分用均方差处理,分别对这两部分特征进行欧氏距离判断,进行加权识别。实验数据表明该方法能够克服LDA对小样本敏感问题,提高识别率的同时降低了耗时。     

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。     

The analysis and applications of adaptive-binning color histograms

Histograms are commonly used in content-based image retrieval systems to represent the distributions of colors in images. It is a common understanding that histograms that adapt to images can represent their color distributions more efficiently than do histograms with fixed binnings. However, existing systems almost exclusively adopt fixed-binning histograms because, among existing well-known dissimilarity measures, only the computationally expensive Earth Mover’s Distance (EMD) can compare histograms with different binnings. This paper addresses the issue by defining a new dissimilarity measure that is more reliable than the Euclidean distance and yet computationally less expensive than EMD. Moreover, a mathematically sound definition of mean histogram can be defined for histogram clustering applications. Extensive test results show that adaptive histograms produce the best overall performance, in terms of good accuracy, small number of bins, no empty bin, and efficient computation, compared to existing methods for histogram retrieval, classification, and clustering tasks.     

复杂交通场景中采用稀疏表示的车辆识别方法

针对智能交通系统中复杂交通场景下对于车辆识别的难点问题,提出一种基于方向梯度直方图特征和稀疏表示的车辆目标识别方法。该方法首先使用方向梯度直方图特征分别提取训练样本和待测目标信息,通过稀疏表示的方法将训练样本训练为过完备字典,最后通过待测目标在字典中稀疏度和重构残差判定目标是否为车辆并对其标注。实验结果表明,提出的方法在粘连遮挡、目标类别多样等复杂交通场景中有较好的识别率和实时性。     

基于特征融合与决策树技术的表情识别方法

针对复杂状况下传统表情识别方法存在的问题,提出一种新的非特定人表情识别方法。该算法首先提取每张表情图像的HOG特征和Haar小波特征,然后将两种不同的特征串行融合得到整幅图像的特征,最后通过SVM多分类器完成各层人脸表情的分类识别。在JAFFE人脸表情库上的仿真实验中,该方法的分类准确率达到87.9%,平均时耗达到10.296 6s。对比实验结果表明,所提算法具有更高的识别率、更好的实时性和更强的鲁棒性。     

AR辅助的基于HOG-SVM移动水稻病害智能分析与识别系统

针对传统病害识别系统存在拍摄环境要求高、样本数量要求多的缺点,设计了一套增强现实(AR)辅助的基于方向梯度直方图(HOG)-支持向量机(SVM)的识别方案.在较少素材量的前提下,由于诊断系统中引入AR技术辅助拍摄,在训练时长、识别速度以及平均精度上优于其他方法.以安卓终端为例,实现了AR辅助基于HOG-SVM的移动水稻...