基于hog的人体图像检测研究与实现

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4、sisfortheMasterDegreeResearchandImplementationofHumanBodyImageDetectionBasedonHOGCandidate：ShujinLiSupervisor：Prof.MengJianliangSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要在计

5、算机视觉领域中，有许多实际应用需要计算机能够快速有效地将人体检测出来，如视频跟踪、驾驶员辅助系统、人体图像检索和智能机器人等。在视频跟踪监控中，自动在监控视野中搜索人体是进行后续分析的重要预处理步骤。由于图像中人体姿态各异，服装颜色纹理变化多端以及背景复杂、光照明暗等复杂性，故而在静态图像中的人体检测具有很高难度。目前，人体图像检测领域广泛釆用基于滑动窗检测的二元化分类问题。这种方法保证每幅待检图片在不同的缩放比例下被固定尺寸(或变尺寸)的检测窗按照一定方向完成每次移动一定检测窗步长的穷尽扫描。在检测中对每个检测窗口提取特征信息输入特征分类器来

6、对分类器进行训练，最后使用训练成功的分类器对待检对象进行分类，以此完成检测。可用于人体检测的特征有许多，其中Dalai和Triggs于2005年首次提出的HOG特征（即梯度方向直方图特征）在人体检测领域表现突出。本文选用的HOG特征在人体检测中具有高检测率，计算量大的特点，因此通过对HOG特征的结构进行改进，使用一种利用Fisher挑选准则选择出来的MultiHOG特征代替传统HOG特征，使用多尺度block替代原block，并对其进行选择，将特征维度由传统HOG的3780维降到360维。其次，为进一步增强检测效果，在MultiHOG特征基础上

7、，融合了对纹理有较好表现的LBP特征。本文算法舍弃分类效果差的线性SVM，选用加性交叉核SVM分类器来缩短检测时间，提高检测效率，实现人体图像滑动窗口检测。本文使用INRIA标准数据集对人体图像检测方法进行了测试，实验结果证明本文提出的方法能够比较好的完成人体检测任务，且较原始HOG特征检测率更高，同时在检测时间方面有一定的优势。关键词：人体检测；HOG特征；局部二元模式特征；加性交叉核SVMI华北电力大学硕士学位论文AbstractHumandetectionhasmanyapplicationsincomputervision,suchas

8、videotracking,smartcars,humandetection,intelligentrobotandsoon.Anautomaticm