基于改进hog特征的行人检测算法研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于改进HOG特征的行人检测算法研究作者姓名贾楚学科专业计算机科学与技术指导教师王开宇副教授2016年5月中图分类号：TP391.4学校代码：10216UDC：004密级：公开工学硕士学位论文基于改进HOG特征的行人检测算法研究硕士研究生：贾楚导师：王开宇副教授申请学位：工学硕士学科专业：计算机科学与技术所在单位：信息科学与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinComputerScienceandTechnologyRESEARCHOFPED

2、ESTRIANDETECTIONBASEDONIMPROVEDHOGFEATURESbyJiaChuSupervisor:AssociateProfessorWangKaiyuYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于改进HOG特征的行人检测算法研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果

3、将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《基于改进HOG特征的行人检测算法研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者

4、签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要摘要行人检测是目前计算机视觉领域的热点研究课题，其研究成果被广泛应用于智能交通、机器人开发、智能视频监控等领域。由于行人检测不仅要应对复杂的背景、遮挡及光照的影响，而且还要应对自身穿着、姿态和视角等的影响，这些因素导致行人检测成为计算机视觉领域研究的难点之一。本文以权衡检测精度和速度、解决部分遮挡问题为出发点，在综合分析现有的行人检测算法的基础上，应用图像处理、计算视觉等领域相关理论，提出了自己的行人检测算法。首先，针对现有基于HOG-LBP特征的行人检测算法，检测速度较慢，不能满足实时性需求的问题，通

5、过改进HOG特征和引入两层检测结构，提出了基于多特征级联的行人检测算法，本算法首先使用改进的HOG特征进行检测，快速排除大量负样本；然后使用融合特征进行检测，进一步排除困难负样本，以在保证检测精度的前提下，加快检测速度。其次，针对现有的基于滑动窗口的行人检测算法，无法处理部分遮挡，进而导致误检和漏检较高的问题，通过改进HOG特征和结合整体检测器和部件检测器各自的特点，提出了基于遮挡推理的行人检测算法。首先判断整体检测器的检测得分是否在可能发生遮挡的范围内，其次通过改进遮挡推理算法，判断得分在范围内的窗口是否存在遮挡，最后使用DPM模型检测存在遮挡

6、的窗口，来检测出被遮挡的行人，提高检测精度。最后，通过与现有行人检测方法进行对比实验，验证基于多特征级联的行人检测算法，在保证检测精度的前提下，加快检测速度的有效性；验证基于遮挡推理的行人检测算法，在解决行人部分遮挡问题上的可行性。关键词：计算机视觉；行人检测；多特征级联；遮挡推理；HOG特征-I-AbstractAbstractPedestrianDetection,whichhasbeenwidelyusedinintelligenttransportation,roboticsdevelopment,intelligentvideosurv

7、eillanceandotherfields,isthehotspotresearchtopicandoneofthedifficultissuesincomputervision.Inthispaper,beginningwithweightingprecisionandspeedandsolvingthepartialocclusion.Usingthetheoryofimageprocessing,computervisionandotherfields,Iproposedmyownpedestriandetectionalgorithmb

8、asedontheexistingalgorithm.Firstly,accordingtotheproblemofthepedestr