基于稀疏多尺度分割和级联形变模型的行人检测算法

摘要：

行人检测是视频大数据中提取信息的关键技术之一,是视频大数据挖掘的关键环节.提出了一种基于稀疏多尺度分割和级联形变模型的行人检测算法.首先设计基于图像纹理的稀疏多尺度分割算法提取潜在行人区域,完成初级多尺度检测;同时缩小检测范围,剔除大量背景区域;再基于级联形变模型在候选特征区域进行精细检测,最终实现由粗到细的快速行人检测.在TUD-Crossing和TUD-Pedestrian等公开数据集上对算法进行了测试.实验结果表明,本文算法降低了虚警率,提升了检测速度.

关键词：行人检测、稀疏多尺度分割、级联形变模型

所属期刊栏目：41

分类号：P237;TP751;TP391(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China,No.61172174;the National Major Equipment Projects,No.2012YQ16018505;the Technology Support Program of China.No.2013BAH42F03.国家自然科学基金61172174;国家重大设备专项基金2012YQ16018505;国家科技支撑计划2013BAH42F03.

在线出版日期：2017-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1544-1549