基于腿部梯度方向直方图特征优化的行人检测

• 作者: 张广西 杨成 赵一兵 赵宗艳 郭烈
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 交通安全 行人检测 梯度方向直方图(HOG) Gentle Adaboost
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 203-207
• 页数: 5页
• 字数: 4041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.02.014

摘要

针对传统的基于梯度方向直方图(HOG)特征的行人检测耗时较长的问题,提出了基于腿部HOG特征优化的行人检测方法.该方法采用加权Fisher线性判别(WLFD)代替线性SVM来选择最具区分性的HOG特征,在保持分类能力的同时减少训练时间和存储空间,而且选择查找表型弱分类器的Gentle Adaboost算法来训练优化权重组合HOG特征,形成一个强分类器来检测行人.通过对线性SVM、加权Fisher与阈值型以及加权Fisher与查找表型三种弱分类器的对比试验表明,基于加权Fisher与查找表型HOG特征优化后不仅提高了检测精度,而且训练时间和检测时间也能明显降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭烈	大连理工大学汽车工程学院	39	308	10.0	16.0
2	赵宗艳	大连理工大学汽车工程学院	4	49	3.0	4.0
3	赵一兵	大连理工大学汽车工程学院	16	83	6.0	9.0
4	张广西	大连理工大学汽车工程学院	4	61	3.0	4.0
5	杨成	山东英才学院汽车工程学院	1	1	1.0	1.0