一种智能建筑中门禁系统的行人检测方法

目标检测在计算机视觉应用中占据重要地位。目前的应用极其广泛，如行人检测、智能交通、高级人机交互。2005年Dalai等人提出的HOG（HistogramsOfOrientedGradient，HOG）最早被用于行人目标的检测中，-K-,~于人体检测的性能优于Haar，PCA—SIFT和Shapecontext等方法，并获得了较好的效果。但以HOG作为人体特征进行人体检测时，存在着目标背景复杂等问题，极大的影响了检测精度。为了更好的提高人体检测的精度，本文提出运用区域分割的方法，使目标和背景区分开来，只对目标进行计算以减少背景的干扰。