基于HOG特征的行人视觉检测方法

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1、68传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第30卷第7期基于HOG特征的行人视觉检测方法121程广涛，陈雪，郭照庄(1．北华航天工业学院基础部，河北廊坊065000;2．北京东方研修学院计算机系，河北廊坊065000)摘要:行人检测是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向和研究热点。以单目视觉传感器作为外界环境信息获取的主要手段，建立了一个包含行人分割、识别的检测系统。根据行人特有的一些特征，提出了基于垂直边缘和边缘对称性的行人分割方法，并进行精确定位。在行人

2、识别阶段利用HOG特征进行特征提取，然后利用线性支持向量机进行行人识别。对大量的包括不同天气和场景条件下的测试集进行了测试，结果表明:提出的算法具有良好的检测效果。关键词:行人检测;垂直边缘;边缘对称性;HOG特征;线性;支持向量机中图分类号:TP751文献标识码:A文章编号:1000—9787(2011)07—0068—03PedestriandetectionmethodofvisionbasedonHOGfeatures121CHENGGuang-tao，CHENXue，GUOZhao-zhuang(1．Depart

3、mentofFoundationCourses，NorthChinaInstituteofAerospaceEngineering，Langfang065000，China;2．DepartmentofComputerScience，BeijingOrientalCollege，Langfang065000，China)Abstract:Pedestriandetectionisintensivelyinvestigatedandbecomingahottopicinthefieldofcomputervision．Bym

4、akinguseofmonocularvisiondetectorasthemainmeanofcatchingoutsideenvironmentalinformation，apedestriandetectionsystemincludingsegmentingofregionsofinterests(RoIs)andrecognizingdetectionsystemisbuilt．Accordingtotheparticularcharacteristicofpedestrian，basedonpedestrian

5、segmentingmethodgroundingonverticaledgeandthesymmetrypropertyofit，andthepedestrianisaccuratelylocatedandsegmentedfromthevideoimage．Intherecognitionprocess，HOGfeatureextractionmethodisproducedtoextractpedestrianfeaturesandalinearsupportvectormachine(SVM)isusedforpe

6、destrianrecognition．Alargenumberoftestsatdifferentkindsofweatherandscenesarecarriedout．Experimentalresultsshowthatthepedestriandetectionalgorithmhaseffectiveperformance．Keywords:pedestriandetection;verticaledge;symmetrypropertyofedge;HOGfeature;linear;supportvecto

7、rmachine(SVM)［2］0引言以下几种方法:1)基于运动的方法;2)基于特征的方［3，4］［5，6］行人检测是当前目标检测方面的研究热点之一，它在法;3)基于距离的方法;4)基于摄像机参数的方［7］视频监控、智能车系统、人机交互、虚拟现实等领域有着广法。行人识别阶段有以下几种方法:1)基于运动的方泛的应用前景。但由于不同的行人图像无论是在身材、姿［8］［9～12］法;2)基于形状的方法。势、视角还是衣着、关照方面都有着极大的变化，加之复杂本文利用行人具有的垂直边缘和边缘对称性进行RoIs的背景场景和摄像头姿势的移动

8、以及晃动，行人检测问题分割，可以有效地去掉干扰边缘，为下一步的目标识别提供也一直是一个富有挑战性的课题。良好的支持。在目标识别阶段，利用HOG特征进行行人特［1］行人检测系统一般包括2个模块:感兴趣区域(re-征提取，然后利用线性支持向量机(SVM)进行目标识别，gionofinterests，RoIs