基于双目立体视觉和 SVM 算法行人检测方法

• 作者: 吴云韬 孙志宏 王海晖 陈双玉
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 双目立体视觉 深度图 HOG 特征 SVM 分类器
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器视觉、图像处理与模式识别技术
• 页码范围: 140-143
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1034

摘要

提出了一种基于双目立体视觉和 SVM 算法的行人检测方法。采用行人样本的头肩 HOG 特征训练分类器，通过双目视觉系统获取待检测目标左右图像，经过摄像机标定和立体匹配之后，计算图像共轭点的视差生成深度图，以基于距离的阈值分割确定运动目标所在的 ROIs，有效去除背景信息；提取分割图像的 HOG特征，投入 SVM 分类器训练得到检测子；加载分类器在前景图像中做多尺度检测，标记检测出来的运动目标。实验表明：该方法能对复杂场景下不同尺度和姿态的行人进行有效检测，具有较高的鲁棒性和检测率，且具有很好的实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴云韬	武汉工程大学计算机科学与工程学院	17	102	5.0	9.0
5	王海晖	武汉工程大学计算机科学与工程学院	49	321	9.0	15.0
9	陈双玉	武汉工程大学计算机科学与工程学院	2	24	2.0	2.0
10	孙志宏	武汉工程大学计算机科学与工程学院	1	19	1.0	1.0