基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

• 作者: 徐守坤 王斌 瞿诗齐 石林
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 行人检测 HOG特征 隐马尔可夫模型 OTSU算法 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.10.014

摘要

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率;为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法;利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证;最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人;多组实验结果证明,该方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石林	常州大学信息科学与工程学院	29	75	6.0	7.0
2	徐守坤	常州大学信息科学与工程学院	68	194	6.0	10.0
3	瞿诗齐	常州大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0
4	王斌	常州大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0