文献类型：期刊文章

作　　者：张亚须[1] 龙晖[2] 云利军[1,3]

Zhang Yaxu;Long Hui;Yun Lijun(School of Information,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China;Information Center of General Office of Yunnan Provincial Committee,Kunming 650021,China;Yunnan Key Laboratory of Optoelectronic Information Technology,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]云南师范大学信息学院,昆明650500 [2]云南省委办公厅信息技术中心,昆明650021 [3]云南省光电信息技术重点实验室,昆明650500

出　　处：《大理大学学报》

年　　份：2018

卷　　号：3

期　　号：6

起止页码：13-18

语　　种：中文

收录情况：CAS、NSSD、RCCSE、普通刊

摘　　要：为了提高在复杂环境下行人检测的准确率,提出一种基于改进可变形部件(DPM)模型的行人检测方法。特征提取时,将图像单元梯度方向离散到9个区间中,采用解析降维法代替主成分分析法对归一化的特征进行降维;将行人的身体部分分为多个模块,提取出行人以及各个模块的特征,然后分别针对行人以及模块进行分类器训练得到根模型与模块模型;最后采用Cascade方法代替传统的动态规划法对行人检测。在Matlab环境下进行仿真,结果表明该方法与传统的基于HOG特征的检测方法相比,识别率得到了明显提高,而与原始DPM方法相比,在不降低识别率的同时,能够在一定程度上提高其检测速度。

关 键 词：行人检测 HOG 可变形部件  Cascade方法  

分 类 号：TN941]