基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

摘要：

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率;为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法;利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证;最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人;多组实验结果证明,该方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠.

关键词：行人检测、HOG特征、隐马尔可夫模型、OTSU算法、鲁棒性

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：产学研联合创新资金——前瞻性联合研究项目BY2013024-06

在线出版日期：2016-11-18（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：45-49