改进的基于增强型HOG的行人检测算法

• 作者: 李文书 王志骁 阮梦慧 韩洋
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 行人检测 HOG特征 增强型HOG XGBoost分类器
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 199-204
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007587

摘要

行人检测在人工智能系统、车辆辅助驾驶系统和智能监控等领域具有重要的应用,是当前的研究热点.针对HOG特征不明显、支持向量机(SVM)分类器计算复杂度高,导致识别率低和检测速度慢的问题,本文提出了一种改进的基于增强型HOG的行人检测算法.该算法首先预处理原始图像并提取其HOG特征,然后增强该特征生成增强型HOG,经XGBoost分类器进行行人检测.在INRIA数据集上进行测试,实验结果表明所提算法识别率高达95.49％,有效地提高了行人检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文书		24	207	9.0	14.0
2	阮梦慧		2	1	1.0	1.0
3	韩洋		2	2	1.0	1.0
4	王志骁		1	0	0.0	0.0