融合分支定界的可变形部件模型的行人检测

• 作者: 智敏 柴恩惠
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分支定界算法 可变形部件模型算法 级联检测算法 梯度直方图特征 特征金字塔 隐变量支持向量机 行人检测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2003-2007,2013
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.413|TP18
• 字数: 6779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2003

摘要

针对可变形部件模型(DPM)算法在行人检测领域中的检测精度高,但由于在特征提取和行人定位两步中的计算量过大,导致检测速度过慢而不能应用于实时行人检测的问题,提出了一种融合分支定界算法和级联检测算法的可变形部件模型(BBCDPM)算法.首先,选取梯度方向直方图(HOG)特征作为描述人体目标的特征,从而生成特征金字塔;然后,进行可变形部件模型的建模,并使用隐变量支持向量机(LSVM)对模型进行训练;同时,为了提高行人检测的准确度,将传统可变形部件模型算法中的5个部件模型增加到了8个;最后,在利用了级联检测算法简化检测模型的基础上,结合了分支定界算法寻找最大值,排除大量不可能的对象假设,完成对行人目标的定位和检测.在INRIA数据集上进行了实验,结果表明,与传统DPM算法相比,该算法将准确率提高了12个百分点,且大幅提高了行人检测与识别的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	智敏	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	20	55	4.0	6.0
2	柴恩惠	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	1	3	1.0	1.0