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《华北电力大学》 2016年
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基于HOG的人体图像检测研究与实现

李姝锦  
【摘要】:在计算机视觉领域中,有许多实际应用需要计算机能够快速有效地将人体检测出来,如视频跟踪、驾驶员辅助系统、人体图像检索和智能机器人等。在视频跟踪监控中,自动在监控视野中搜索人体是进行后续分析的重要预处理步骤。由于图像中人体姿态各异,服装颜色纹理变化多端以及背景复杂、光照明暗等复杂性,故而在静态图像中的人体检测具有很高难度。目前,人体图像检测领域广泛釆用基于滑动窗检测的二元化分类问题。这种方法保证每幅待检图片在不同的缩放比例下被固定尺寸(或变尺寸)的检测窗按照一定方向完成每次移动一定检测窗步长的穷尽扫描。在检测中对每个检测窗口提取特征信息输入特征分类器来对分类器进行训练,最后使用训练成功的分类器对待检对象进行分类,以此完成检测。可用于人体检测的特征有许多,其中Dalai和Triggs于2005年首次提出的HOG特征(即梯度方向直方图特征)在人体检测领域表现突出。本文选用的HOG特征在人体检测中具有高检测率,计算量大的特点,因此通过对HOG特征的结构进行改进,使用一种利用Fisher挑选准则选择出来的Multi HOG特征代替传统HOG特征,使用多尺度block替代原block,并对其进行选择,将特征维度由传统HOG的3780维降到360维。其次,为进一步增强检测效果,在Multi HOG特征基础上,融合了对纹理有较好表现的LBP特征。本文算法舍弃分类效果差的线性SVM,选用加性交叉核SVM分类器来缩短检测时间,提高检测效率,实现人体图像滑动窗口检测。本文使用INRIA标准数据集对人体图像检测方法进行了测试,实验结果证明本文提出的方法能够比较好的完成人体检测任务,且较原始HOG特征检测率更高,同时在检测时间方面有一定的优势。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

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