行人检测技术研究综述-论文.pdf

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1、V。脚L。c钿【本文献信息】张春凤，宋加涛，王万良．行人检测技术研究综述[J]．电视技术，2014，38(3)行人检测技术研究综述张春凤，宋加涛，王万良(1．浙江工业大学计算机科学与技术学院，浙江杭州310023；2．宁波工程学院电子与信息工程学院，浙江宁波315016)【摘要】行人检测是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点，它在智能交通、机器人开发和视频监控等领域具有重要应用。从行人检测所采用的特征着手，对现有的行人检测方法进行了分类和评述，分析了各类方法的优缺点，同时，介绍了常用的行人检测数据库的特点，最后分析了行人检测研究中存在的难题并对未来的发展做出展望。【关键词】行人检测

2、；特征选取；行人数据库【中图分类号】TN911．73；TP391．4【文献标志码】ASurveyonPedestrianDetectionTechnologyZHANGChunfeng，SONGJiatao，WANGWanliang(J．CollegeofComputerScienceand~chnology，ZhejiangUniversityofTechnology，Hangzhou310023，China；2．SchoolofElectronicandInformationEngineering，NingboUniversityofTechnology，ZhejiangNi

3、ngbo315016，China)【Abstractj％destriandetectionisanactiveandchallengingresearchtopicinthefieldofcomputervision．Ithasalotofimportantapplicationsinintel—ligenttransportation，robotdevelopment，videosurveillanceandSOon．Manydiferentpedestriandetectionmethodsareproposed．Thetypicalpedestrianmethodsayec

4、lass~edintothreecategoriesaccordingtotheimagefeaturesused．Meritsanddemeritsofeachclassarediscussedindetail．Atthe~ql／letime．thecharacteristicsofsomecommo~yusedpedestriandatasetsareintroduced．Someproblemswiththisresearchtopicateanalyzed．Finallythetrendofthisworkisgiven．【Keywords】i~oxlestriandet

5、ection；featureselection；pedestriandetectiondatabaseHaag小波特征1行人检测方法分类HOG特征Edgelet特征行人检测即判断输入的图像或视频序列中是否出现基于全局特征的方法Shapelet特征行人，并确定其位置，该技术可广泛应用于智能交通中的行人检测方法轮廓模版特征车辆辅助驾驶系统¨J、人体行为分析卜mJ、机器人开运动特征发、视频监控等领域。由于人体姿态各异，衣着基于人体部件的方法变化多样，场景中经常存在光照变化、气候变化以及景物基于立体视觉的方法遮挡等因素，行人检测业已成为计算机视觉领域中一个既图1行人检测方法分类具有研究价

6、值、同时又极具挑战性的热门课题。目前国内用边缘特征、形状特征、统计特征或者变换特征等图像的外已有很多关于行人检测的报道。本文从现有各种各类静态特征来描述行人，其中代表性的特征包括Haar行人检测方法所采用的行人描述特征着手，将现有方法分小波特征、HOG特征、Edgelet特征、Shapelet特征和形状为基于全局特征的方法、基于人体部件特征的方法和基于轮廓模板特征等。近年来许多研究者也逐渐将行人的运立体视觉特征的方法三大类(如图1所示)，分别对其中动信息应用于行人检测，取得了较好的效果。较具代表性的方法进行评述，同时介绍目前常用的行人数2．1．1基于Haar小波特征的方法据库的特

7、点，最后分析了行人检测技术中存在的难题并对Papageorgiou和Poggio¨纠最早提出Harr小波的概念；未来的发展做出展望。Viola等引进了积分图的概念，加快了Harr特征的提取速度，并将该方法应用于行人检测Ⅲ引，结合人体的运动2现有行人检测方法和外观模式构建行人检测系统，取得了较好的检测效果，2．1基于全局特征的方法为行人检测技术的发展奠定了基础。此后，大量采用该类方法是目前较为主流的行人检测方法，主要采Haar小波特征的改进行人检测方法被提出。基金项目：国家自然科学