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。     

基于分割集成的行人检测方法

为提高行人检测的准确率,提出基于分割集成的方法用于静态图片中的行人检测。先将每个训练样本均匀分割成若干区域,提取特征后利用AdaBoost算法对每个区域建立一个局部分类器,这些局部分类器加权组成一个全局分类器。采用不同的分割方法重复上述过程,得到多个全局分类器。为进一步提高检测效果,得到更好的平均性能,对每种分割方法分别使用方向梯度直方图、多尺度方向梯度直方图特征建立2个全局分类器。当检测新的窗口时,集成上述全局分类器,通过加权投票的方式决定最终的检测结果。在INRIA公共测试集上的实验表明,文中方法有效提高检测效果。     

基于多时相遥感图像的人造目标变化检测算法

传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约: 图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取, 并且难以从检测信息中提取出关键的变化. 本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题, 提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法. 首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对, 采用有监督子图像对分类方法, 提取人造目标变化的感兴趣区域, 然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测, 得到定量的检测结果. 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于中心化Jaccard匹配的SD卡光学字符验证

为了解决安全数码卡(SD卡,secure digital card)表面字符人工验证效率差、准确率低的问题,提出了一种基于中心化Jaccard匹配的SD卡光学字符验证方法,能够实现SD卡表面字符的精密检测与自动验证。首先,提出了一种基于HSV三通道直方图分析的快速验证方法,实现特征显著SD卡图像的准确验证;其次,针对SD卡字符验证精度受光照变化和微小旋转影响的问题,提取V通道图像和变化角度特征,提高HOG特征对光照和旋转变化的抵抗能力;最后,针对相似SD卡字符的验证问题,提出了一种中心化广义Jaccard系数,增强了相似度指标的辨别力,实现了特征相似图像的精密检测。以实际场景采集的数据对所提方法进行验证分析,试验结果表明,该算法准确率达到99.15%,具有很好的实用性和鲁棒性。     

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。     

基于运动目标分类的双向人流量统计算法

提出了一种在智能视频监控中基于运动目标分类的双向人流量统计算法.本文首先对运动目标进行检测和跟踪,根据检测出的运动目标团块经过预设计数线时的特征信息,把目标划分为非行人、单行人和多行人.对于多行人的情况,利用HOG和SVM对目标团块中的头肩进行检测,判断出多目标团块包含的行人数目.在人流量的统计中,借助于运动目标方向信息和目标团块所包含的行人数目信息,对经过场景预设计数线的行人进行进出双向的统计.本文算在建筑物通道口环境下的人流量统计中取得了较好的效果.     

基于HOG和block权重的快速人体检测方法

为解决HOG行人检测过程缓慢的问题,在梯度向量直方图HOG中引入block权重的概念,通过合理筛选block,组成行人的特征向量,然后使用线性SVM作为分类器,重新进行学习,达到减少信息冗余、提高检测效率的目的。在INRIA库上进行实验,结果表明,通过合理选择block,能够在不影响检测效果的情况下,显著减少block的数目,达到提高检测速度的目的。     

基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法

针对近红外光下现有的人眼定位算法普遍存在准确性不高、泛化能力不佳等问题，提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）相结合的双眼虹膜图像的人眼定位算法。利用HOG提取虹膜图像的人眼特征，并结合SVM分类器对HOG特征进行训练从而实现人眼的精确定位。为了减少漏检和误检，进一步提高定位准确率，又提出了多级级联SVM分类器算法；另外针对近红外光线下虹膜图像独特的灰度分布特点，设计了一种图像预处理方法，能够显著提高人眼定位速度。在MIR2016和CASIA-IRIS-Distance数据集上的实验结果表明，基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法具有高准确率、强泛化能力和高实时性。