基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法

• 作者: 何鹏举 李伟 杨恒 陈明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 双阈值运动区域分割 AdaBoost学习算法 Haar-like弱矩形特征 强分类器
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3571-3574,3596
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.09.099

摘要

结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法.首先建立背景帧,利用前景帧与背景帧的差分图像拟合噪声曲线,提取噪声与亮暗运动目标的阈值,消除噪声,分割出运动区域；然后通过AdaBoost学习算法选择少量有效的Haar-like弱矩形特征构造强分类器；最后在运动区域利用强分类器检测是否包含行人.实验结果表明,该方法迅速缩小了检测范围,加快了检测速度,降低了误检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明	西北工业大学自动化学院测控技术与仪器工程系	184	2365	24.0	38.0
2	李伟	西北工业大学自动化学院测控技术与仪器工程系	93	744	16.0	21.0
3	何鹏举	西北工业大学自动化学院测控技术与仪器工程系	56	503	13.0	20.0
4	杨恒		3	63	3.0	3.0