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《北京交通大学》 2010年
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基于支持向量机的行人检测

车志富  
【摘要】: 行人检测是智能交通、智能监控、多媒体检索等领域的基本组成部分。针对上述广泛的应用,行人检测技术已经成为计算机视觉领域的热门研究对象。然而,行人的姿态、外貌、数量、方向、运动以及场景的遮挡和光照变化等因素均会影响检测的性能。本文使用梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)的混合特征训练行人分类器,并运用帧差法运动历史图像加速视频中行人检测的速度。 (1)基于支持向量机的行人检测方法 本文采用梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)作为特征,使用线性支持向量机(SVM)进行训练,实现了对行人的检测。通过大量对比实验表明:梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)联合特征能更好表征行人,训练得到的行人分类器具有更好的健壮性和有效性,对于小尺寸、不同姿态和不同穿着的行人均具有较强的检测能力,由于采用了积分图法计算HOG特征,使得我们的检测速度大幅提升。 (2)基于视频的快速行人检测 在视频检测中,由于视频的帧间连续性,我们采用帧间差分法和运动历史图像,先取得运动区域,然后在此基础上采用(1)中训练得到的行人分类器检测行人。运动历史图像和帧差法对视频运动区域有很好的描述作用,检测得到的运动区域联合前帧的检测位置,共同组成当前帧待检测区域。这种方法可以使视频中行人检测的速度大幅度提升。 通过实验,本文采用的HOG+LBP特征具有良好的行人表征能力。在基于视频的行人检测中,我们采用的先对视频获取运动区域,再进行检测的算法,具有很好的效果,可以对现实中的视频进行实时的处理。
【关键词】:行人检测 梯度方向直方图特征 LBP 支持向量机 运动历史图像
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-12
  • 1 引言12-22
  • 1.1 行人检测的背景与意义12-14
  • 1.2 行人检测的研究现状14-17
  • 1.2.1 基于整体的行人检测方法14-16
  • 1.2.2 基于部件的行人检测方法16-17
  • 1.3 行人检测的难点17-20
  • 1.3.1 行人检测算法存在的难点17-18
  • 1.3.2 为什么不用背景建模的方法18-20
  • 1.4 研究内容及结构安排20-22
  • 2 行人特征简述22-36
  • 2.1 类HAAR特征22-27
  • 2.1.1 创建类Haar特征集23-25
  • 2.1.2 Haar特征的快速计算25-27
  • 2.2 LBP特征27-30
  • 2.2.1 LBP的一般形式27-28
  • 2.2.2 LBP的uniform形式28-29
  • 2.2.3 创建类LBP特征集29-30
  • 2.3 SIFT特征30-32
  • 2.3.1 图像梯度特征31
  • 2.3.2 SIFT特征计算31-32
  • 2.4 HOG特征32-35
  • 2.4.1 HOG特征的计算32-33
  • 2.4.2 HOG特征的提取算法改进33-35
  • 2.5 本章小结35-36
  • 3 支持向量机理论及应用36-46
  • 3.1 概述36
  • 3.2 统计学习理论36-39
  • 3.2.1 经验风险最小化原则36-37
  • 3.2.2 函数集的VC维及泛化能力37-38
  • 3.2.3 一致收敛的速度38
  • 3.2.4 结构风险最小化38-39
  • 3.3 支持向量机39-45
  • 3.3.1 支持向量机原理39-41
  • 3.3.2 线性可分情形41-42
  • 3.3.3 线性不可分情况42-43
  • 3.3.4 特征空间与核函数43-45
  • 3.4 本章小结45-46
  • 4 基于图像的行人检测46-62
  • 4.1 用SVM训练行人分类器46-52
  • 4.1.1 训练库与测试库46-48
  • 4.1.2 HOG-LBP特征的计算48-51
  • 4.1.3 SVM的训练51-52
  • 4.2 训练结果评测52-53
  • 4.2.1 评测方法52-53
  • 4.2.2 评测结果及分析53
  • 4.3 多尺度滑窗检测图像中的行人53-55
  • 4.4 检测窗口融合55-59
  • 4.4.1 判断两个正值窗口属于同一个人的条件57-58
  • 4.4.2 并查集58-59
  • 4.4.3 并查集应用于检测窗口融合59
  • 4.5 本章小结59-62
  • 5 基于视频的快速行人检测62-70
  • 5.1 帧差法62-66
  • 5.1.1 帧差法基本思想63-64
  • 5.1.2 基于MHI帧差更新的运动目标检测算法原理64-66
  • 5.2 获得待检测区域66-67
  • 5.3 SVM行人分类器用于视频行人检测67-68
  • 5.4 本章小结68-70
  • 6 总结与工作展望70-74
  • 6.1 工作总结70-71
  • 6.2 工作展望71-74
  • 参考文献74-78
  • 作者简历78-82
  • 学位论文数据集82

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 何英昊;复杂背景下的头肩像检测与定位[D];大连理工大学;2004年
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