文献类型：期刊文章

作　　者：孙锐[1,2] 陈军[3] 高隽[1]

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009 [2]奇瑞汽车博士后工作站,芜湖241009 [3]奇瑞汽车股份有限公司前瞻技术科学院,芜湖241009

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(61001201);安徽省博士后科研项目资助课题

年　　份：2013

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：1921-1926

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：行人检测在机器人、驾驶辅助系统和视频监控等领域有广泛的应用,该文提出一种基于显著性检测与方向梯度直方图-非负矩阵分解(Histogram of Oriented Gradient-Non-negative Matrix Factorization,HOG-NMF)特征的快速行人检测方法。采用频谱调谐显著性检测提取显著图,并基于熵值门限进行感兴趣区域的提取;组合非负矩阵分解和方向梯度直方图生成HOG-NMF特征;采用加性交叉核支持向量机方法(Intersection Kernel Support Vector Machine,IKSVM)。该算法显著降低了特征维数,在相同的计算复杂度下明显改善了线性支持向量机的检测率。在INRIA数据库的实验结果表明,该方法对比HOG/线性SVM和HOG/RBF-SVM显著减少了检测时间,并达到了满意的检测率。

关 键 词：行人检测 显著性检测（SD）  方向梯度直方图（HOG）  非负矩阵分解（NMF）  交叉核支持向量机（IKSVM）  

分 类 号：TP391.41]