低维度特征的行人检测方法

摘要：

针对梯度方向直方图(HOG)算法采用网格密集的大小统一的细胞单元提取行人特征,导致大量高维度的冗余特征问题,提出了低维度特征进行行人检测的算法,建立了以空间金字塔为核心的低维度特征目标模型.该模型通过角点检测算法获取目标轮廓信息,以角点为参考点取16* 16像素区域内的梯度方向直方图作为行人特征,利用空间金字塔模型对图像进行分决,按块提取维数统一的特征向量并串联起来形成最终的特征向量.实验结果表明了该方法的准确性和有效性.

关键词：行人检测、角点检测、梯度方向直方图、空间金字塔、低维度特征

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60973113;湖南省自然科学基金项目12JJ6057;长沙市科技计划基金项目K1203015-11;湖南省标准化战略基金项目2011031

在线出版日期：2013-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3174-3178