一种级联两阶段分类的行人检测方法

• 作者: 刘燕德 周鑫 曾体伟 陈洞滨
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost HOG特征 SVM分类算法 ORB特征
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801659

摘要

行人头肩部位检测是计算机视觉领域的难点,针对传统行人头肩检测过程中误检率高的问题,提出两阶段HOG特征结合ORB特征的头肩检测算法.首先在特征提取阶段,基于AdaBoost级联分类算法训练HOG特征生成第1阶段头肩检测器,检测出行人头肩部位的“候选区域”;接着,使用SVM分类算法训练ORB特征生成第2阶段头肩检测器,对“候选区域”进行第2次检测.测试结果表明,相比与传统HOG特征准确率提升10％,两阶段检测算法头肩检测准确率达到了85.60％,有效提高了视频中行人头肩检测的准确性.