基于多尺度方向特征的行人检测算法

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1、分类号：——UDC：——工学硕士学位论文密级：——编号：——基于多尺度方向特征的行人检测算法硕士研究生：杨志辉指导教师：黄凤岗教授学位级别：工学硕士学科、专业：计算机应用技术所在单位：计算机科学与技术学院论文提交日期：2009年1月论文答辩日期：2009年2月学位授予单位：哈尔滨工程大学哈尔滨’l：稃人学硕十学何论文摘要随着人类社会的发展，社会的不安全因素也随之增多。国际上的每一次恐怖主义袭击事件都为各国的安防部门敲响了警钟。因此，许多国家越来越重视采用视频监控技术对重要部门、敏感地点、公共场所等进行监控。虽然人脸目标检测、车牌目标检测等典型目标检测方法已经日趋成熟，但是

2、复杂环境下高可靠性的移动人体目标检测却仍然面临着很大困难，使之成为了本领域内最为重要和迫切的研究问题。同时，开展此方面的研究对目标的模式表达，以及本领域内的核心问题的研究也具有重要的理论意义。目前对于特征的描述主要分为对色彩的处理和对轮廓的提取两方面。其中最具有代表性的就是Viola提出的Haar-Like和Dalai采用的HOG作为物体的特征描述子，而且在人体检测上都达到了很好的效果。本文作者受到以上两种特征描述子的启发，提出了一种新的特征一多尺度方向特征，这种新特征不仅囊括了上面两种特征各自的优点，还弥补了它们的不足。这种特征是针对特征区域的形状进行统计的，由“全部特

3、征组合起来所形成的特征集”反映的是“图像在不同尺度上的方向特征”。并且分别在SVM和AdaBoost机制下进行训练，利用训练出来的模型在视频和图片上进行行人检测，通过在公共测试集和本文自己的测试集上进行测试，并将结果与国际上其它领先算法相对比分析，实验证明了：在相同的检测标准下，使用本文所提出的理论框架，无论在运算速度上，还是在检测结果的精度上，本文算法都表现出了明显的优势。关键词：行人检测；多尺度方向特征；级联AdaBoost；支持向量机AbstractWiththedevelopmentofhumansociety，therearemoreandmoresociali

4、nsecurityfactorsatthesametime．Eachterroristattackontheinternationalgivesawake-upcallforeverynationalsecuritydepartments．Asaresult，manycountriespaymoreandmoreattentionstotheuseofvideosurveillancetechnologytotheimportantsectors，sensitivelocations，suchastomonitorpublicplaces．Althoughtheobjec

5、tdetectiontechnologysuchasfacedetectionandlicenseplatedetectionhavebecomemoremature，howeverthehighreliabilitydetectionofmovinghumanwhichisonthecomplexenvironmentisstillfacedwithgreatdifficulties．Meanwhile，tocarryouttheresearchalsohasimportanttheoreticalsignificancetotheobjectivemodelexpre

6、ssionaswellasthecoreofthisarea．Atthepresent，thedescriptionofthemainfeaturescontainstowpartswhicharetheprocessingofcolorandtheextractionoftheoutline．ThemostrepresentativedescriptorsareViola’SHaar-LikeandDalai’SHOG．andachievegoodresultsinhumandetection．Inthisthesis，weputforwardanewdescripto

7、r-Multi-scaleorientationfeature．Thenewfeaturesnotonlyincludethetwocharacteristicsoftheirrespectiveadvantages，butalsomakeupfortheirlack．Thisfeatureisdescribedaccordingtotheshapeofthecharacteristicsregion．andtheset0Iallthefeaturesdescribethedifferentorientationofeachs