基于图像的行人检测系统研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于图像的行人检测系统研究作者姓名：寿娜指导教师：彭宏副教授浙江工业大学信息工程学院2013年3月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterTHERESEARCHoFPEDESTRIANDETECTIoNSYS’mMFoR眦GESCandidate：ShouNaAdvisor：AssociateProf．PengHongCollegeoflnformationEngineeringZhe

2、jiangUniversityofTechnologyMarch2013浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：枷椤f7日期：乃哆年厂月功日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关

3、保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密囱。(请在以上相应方框内打”v”)作者签名：导师签名：日期：列．}年厂月朗日q日期：矽f弹歹月冲日呷、％。、，llIll轧r∥1浙江工业大学硕士学位论文基于图像的行人检测系统研究摘要行人检测在智能监控和智能交通等智能系

4、统中的巨大商业价值使其成为目标检测领域中非常热门的一个方向。行人的非刚体性和多样性等特点大大提高了有效检测行人的难度。行人检测系统一般分为基于视频和基于静态图像两个方向，本文主要针对后者进行研究，研究方向主要在于提高系统的检测精度，降低系统的检测时间。本文将基于图像的i_}亍入检测系统分为分类器的训练和行人的检测两个部分进行研究和改进，主要工作和成果如下。在分类器的训练部分，详细介绍了目前行人检测领域单一行人特征中性能最强大的HOG(HistogramofOrientedGradients，梯度向量直方图)特征。

5、针对HOG特征提取算法所提取的特征维数过高，训练得到的分类器分类速度较低这一不足之处，本文提出了改进型HOG特征并引入了PCA(PrincipalComponcmAnalysis，主成分分析)算法进行HOG特征信息的筛选，通过降低特征信息的重叠性，得到维度较小的特征空问，．减少了分类器的训练和检测时间，增加了样本的分类准确率。在行人检测阶段，静态图像行人检测主要采用滑动窗口遍历的方法。滑动窗口遍历算法简单灵活，但在进行密集扫描时会产生大量没有目标的负窗口，从而降低了检测速度，并使得系统检测性能对分类器的检测精度很

6、敏感。针对上述不足之处，本文引入了基于灰度的图像分割方法来剔除部分背景区域，减少滑动窗口遍历范围，从而提高检测速度和检测精度。本文采用MATLAB仿真和LIBSVM库对行人检测系统的分类和检测两个部分进行仿真实验。结果表明HOG改进算法大幅降低了特征维度，提高了样本的分类准确率和分类器的分类速度；引入了图像分割算法的基于滑动窗口的行人检测算法大大减少了系统的检测时间，在保证检测效果的前提下，大大提高了系统的实时性。关键字：行人检测，支持向量机，梯度向量直方图，主成分分析，图像分割浙江工业大学硕士学位论文THERE

7、SEARCHoFPEDESTRIANDETEC7ⅡoNSYSTEMFoR眦GESABS卫RACTThegreatcommercialvalueofpedestriandetectionsystemininteUigeutnlonitoringsystemandintelligentWaflicsystemmakesitaveryhottopieofthefieldoftargetdetection．The，diyersityandnon-rigidshapeofthepedestriamsignificantly

8、increasethedifficultyofeffectivepedestriandetection．Botllvideobasedpedestriandetectionsystemandimagebasedpedestriandetectionarestudiedintherecentyears．Thispaperstudiedthepedestriandetecti