红外图像行人检测技术.pdf

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1、红外图像行人检测技术丘岳峰2015年06月中图分类号：TP391UDC分类号：004.9红外图像行人检测技术作者姓名丘岳峰学院名称计算机学院指导教师马波副教授答辩委员会主席陆耀教授申请学位工程硕士学科专业计算机技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月PedestrianDetectionBasedonInfraredImagesCandidateName:YuefengQiuSchoolorDepartment:ComputerScienceandTechnologyFacultyMentor:A

2、ssociateProf.BoMaChair,ThesisCommittee:Prof.YaoLuDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor:ComputerTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:June,2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

3、研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要红外图像行人检测技术是指在红外图像中，要找图像中出现的行人，并将出现的行人位置准确的标记出来的一种技术。作为计算机视觉的一个重要而富有挑战的研究方向，广泛应用于智能交通、智能监控、车载辅助等众多领域。该技术的难点在于，首先行人不同身材、身高，以及视角问题造成行人的尺度不一样，如何快速筛选出可能的行

4、人候选区域；由于红外图像的特殊性，使得目标缺少了颜色、纹理等特征，在得到行人候选区域后，如何准确判断行人和非行人是另一个难点。本文根据当前行人检测技术的难题和已有相关文献阅读与分析，提出了一种结合BING和PCANet以及一种结合BING和DPM的红外图像行人检测算法。为了解决如何快速筛选出可能的行人候选区域的问题，这里使用BING目标检测算法来筛选行人候选区域。该算法采用较简单的底层特征梯度范数来作为特征，训练级联两层SVM分类器，第一层用来对滑动窗口进行分类，第二层对第一层的结果进行分类，最后第二层的分类结

5、果得到目标似物性得分。实验证明，BING检测算法能够快速筛选出可能存在行人的候选窗口。为了解决将筛选窗口准确分类的问题，这里分别使用PCANet利用全局信息和DPM利用局部信息来做判断。PCANet是利用PCA得到基向量作为滤波器代替卷积神经网络中训练得到的滤波器，从而降低训练模型所需要的时间和减少训练参数，同时又取得与传统神经网络相同的效果。DPM则是部件法的代表，通过对行人各部件建模提取行人的各部件的局部信息，然后利用各部件得分与整体得分去判断候选窗口是否为行人。在红外图像上实验结果表明了这两种方法都是有效

6、的。关键词：行人检测；红外图像；BING；DPM；PCANetI北京理工大学硕士学位论文AbstractPedestriandetectionbasedoninfraredimageisatechnologywhichistofindandmarkpedestrians’locationsaccuratelyfrominfraredimages.Asanimportantandchallengingcomputervisionresearchfield,itiswidelyusedinintelligenttr

7、ansportation,intelligentmonitoring,on-boardauxiliary,etc.Therearetwodifficultiesinsolvingtheproblem.Differentpedestrianheightsanddifferentviewsmakedifferentscalesofpedestrians,howtoquicklyfindoutpossiblepedestriancandidatesisoneofthemostdifficultproblemsofth

8、istechnique.Theparticularityoftheinfraredimagesbringaboutanotherdifficulty.Thepedestriansininfraredimagesarelackofcharacteristicssuchascolor,texture.Sohowtodistinguishthepedestriansandnon-pedest