雨天环境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测

针对雨天环境下监控视频因雨水噪声、图像的灰度值削弱使行人轮廓特征丢失而出现的目标行人漏检误检情况,建立了一种基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测算法。通过直方图均衡化降低雨水噪声;提取图像HOG-SIFT融合特征表征视频图像中的行人信息,减少轮廓特征的丢失;利用稀疏表示降低融合特征的维数,减小计算量并保留有效的行人特征,结合Ada Boost分类器降低漏检率和误检率。实验结果表明,该算法在雨天环境下有效地提高了行人检测的准确率。     

判别稀疏表示与在线字典学习的运动目标跟踪

针对传统稀疏表示不能有效区分目标和背景的缺点,提出一种判别稀疏表示算法,这种算法在传统稀疏表示目标函数中加入一个判别函数,大大降低干扰因素对目标跟踪的影响。基于判别稀疏表示和[?1]约束,提出一种在线字典学习算法升级目标模板,有效降低背景信息对目标模板的影响。提取目标梯度方向的直方图（HOG）特征,利用其对光照和形变等复杂环境具有较强鲁棒性的优点,实现对目标更稳定的跟踪。实验结果表明,与现有跟踪方法相比,该算法的跟踪效果更好。     

基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法

针对基于稀疏表示的分类器算法复杂度高、识别速度较慢的问题,提出了基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法。该算法采用级联的思想,通过多次重复使用基于稀疏表示的分类器,逐级精确确定待分类样本所在的类,降低了计算复杂度和识别难度,达到了识别率高、鲁棒性强、识别速度快的目标。     

基于局部特征和稀疏表示的图像目标检测算法

传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。     

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.     

基于快速级联分类的行人检测系统

行人检测系统难以同时具有高检测率、低误报率和较快的检测速度。为解决该问题,提出一种基于快速级联分类的行人检测系统。该系统包括预处理和分类检测2个部分,在分类检测阶段,利用AdaBoost算法选取部分最优的特征,通过固定训练样本的误报率,并结合串联分类器的优点,设计快速级联分类器(FastCascade),其中,单特征分类器使用快速排序策略,以提高系统的整体性能。仿真结果表明,该FastCascade的接收者操作特征曲线下面积、F-measure和G-mean结果均高于传统的AdaBoost算法、UnderSampling算法和EasyEnsemble算法。     

基于PCA降维的多特征级联的行人检测

在行人检测中,针对梯度方向直方图(HOG)冗余信息过多、检测速度慢等不足,提出了运用PCA降维的多特征级联的行人检测。首先利用PCA对HOG特征进行降维,其次将HOG特征和Gabor特征、颜色特征级联作为行人检测的特征,最后使用SVM的径向基(RBF)核函数进行分类。在INRIA行人库上的实验表明,该方法不但提高了分类的速度,而且提高了检测的准确率。     

基于Hough森林的多特征快速行人检测

为了快速检测行人,根据人体头顶特性快速找出头顶候选点,依此为基点利用边缘检测算法提取目标轮廓,将其作为待测区域;然后利用改进的颜色自相似特征、结合区域边缘直方图和一致模式LBP26,1特征,在Hough森林分类器上进行分类检测。实验结果表明,该算法在检测正确率及速率方面都得到了提高,对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。     

基于BING似物性检测的行人快速检测算法*

针对传统滑动窗行人检测速度慢、实时性差的问题,提出了一种基于似物性的行人快速检测算法。首先,算法通过提取正负训练样本的规范化二进制梯度特征,训练级联SVM分类器得到行人似物检测模型。然后利用尺寸调节和聚类算法对初始候选区域进行聚类融合,进一步优化行人候选窗口区域。最后,提取各候选区域的HOG特征并利用SVM分类器对其进行进一步行人检测。实验结果表明：本算法在保证行人检测率的同时在检测实时性上有明显提高。     

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。     

基于稀疏表示的快速图像超分辨率算法

针对传统基于超完备字典的图像超分辨率重建算法训练样本庞大、训练时间长、稀疏度固定,且迭代时间长的问题,提出一种快速的图像超分辨率重建算法。该算法在字典训练阶段引入快速核密度估计算法对训练样本规模进行估计,得到数量合理的训练样本,在稀疏表示阶段使用改进的广义正交匹配追踪算法,克服稀疏表示算法中固定稀疏度的缺陷。实验结果表明,相比传统字典训练算法,该算法能提高超分辨率重构的精度,且平均迭代时间较少。     

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...     

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Gist和PHOG特征的场景分类

局部Gist方法提取的特征维数过高、计算复杂,单一的Gist特征不能很好地描述全局场景。为此,提出一种将改进的局部Gist特征与梯度方向直方图特征进行组合的场景描述方法。采用支持向量机作为分类器,在WS场景库中考察单一特征和组合特征的分类精度,在OT场景库下研究不同数量训练样本对于分类精度的影响。实验结果表明,与全局Gist、局部Gist等方法相比,该方法能降低计算的复杂度,且提高分类正确率。