文献类型：期刊文章

作　　者：谷灵康[1] 周鸣争[1]

机构地区：[1]安徽工程大学计算机与信息学院计算机应用技术重点实验室,安徽芜湖241000

出　　处：《光电工程》

基　　金：国家自然科学基金(61300170);安徽省自然科学基金(1308085MF95);安徽省教育厅自然科学资金(TSKJ2014B11)

年　　份：2015

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：14-20

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文章根据头顶像素点的梯度方向具有固定范围的特性在前景中找出头顶候选点,依此快速确定人体头肩部区域,将其作为待测窗口;然后提取待测窗口的照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征,并通过引入背景权重直方图算法(BWH)实现多特征融合;最后采用直方图交叉核支持向量机(HIKSVM)进行分类检测。实验结果表明,与传统的滑动窗口搜索方法相比,根据头顶点可以快速选取含有人体头肩部的待测窗口,提高了检测的效率;HSV和LBP多特征融合提高了检测的精确性,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。

关 键 词：行人检测 像素点梯度方向  HSV颜色特征  LBP纹理特征  直方图交叉核支持向量机  

分 类 号：TP242]