改进的基于增强型HOG的行人检测算法

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.

关键词：行人检测、HOG特征、增强型HOG、XGBoost分类器

所属期刊栏目：29

资助基金：国家重点研发计划重点专项;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金

在线出版日期：2020-12-08（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：199-204