基于多尺度方向特征的快速鲁棒人体检测算法

• 作者: 叶齐祥 焦建彬 蒋树强
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 人体检测 多视角 遮挡
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机图形与计算机辅助设计
• 页码范围: 3004-3014
• 分类号: TP391
• 字数: 5268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03987

摘要

提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检测.MSO特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征由Gabor小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联Adaboost算法及SVM训练检测模型.基于粗特征的Adaboost分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的SVM分类器则保证了检测精度.另外,通过MSO特征块的平移,使得所提算法能够检测多视角的人体.通过对于MSO特征块的装配,使得算法能够检测人群中相互遮挡的人体目标.在INRIA公共测试集合及SDL多视角测试集合上的实验结果表明,算法具有对视角与遮挡的鲁棒性和较高的检测速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶齐祥		5	102	5.0	5.0
2	焦建彬		10	156	7.0	10.0
3	蒋树强	中国科学院计算技术研究所	8	70	5.0	8.0