广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测

• 作者: 陈良 高陈强
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 广义二维主分量分析 稀疏表示 行人检测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 243-247
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2014.02.019

摘要

红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用.为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析(principal component analysis,PCA)和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法.该算法主要由2个阶段组成:第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高陈强	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	19	110	6.0	10.0
2	陈良	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	1	2	1.0	1.0