基于多级特征的红外图像行人检测算法

摘要：

由于可见光图像和红外图像的成像原理不同,可见光图像的行人检测算法难以直接应用于红外图像中.为此,提出一种基于多级梯度特征的红外图像行人检测算法.使用改进的图像显著性检测算法提取红外图像的关键区域,应用质心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮区,采用Zernike矩判断图像的对称性及与行人特征的相似性,通过基于边缘信息输入的卷积神经网络模型逐级缩小判定范围.在OTCBVS红外图像行人数据集上的实验结果表明,与稀疏表示算法相比,该算法的检测准确率较高.

关键词：红外图像、行人检测、显著性检测、Zernike矩、卷积神经网络

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61527812

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：260-265