行人检测的方法研究与实现

bb20920d · 发表于 2022-4-18 19:07:07

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雅宝题库解析：
随着多媒体技术的发展，计算机视觉的相关技术也得到越来越多的企业和科研人员的重视。在这一领域中，由于行人检测技术具有广阔的应用前景，比如地铁监控、汽车辅助驾驶以及远程监控等，所以这一技术成为继人脸识别技术研究后的另一大研究热点。今天，虽然有些成熟的技术已经应用到了实际的监控产品中，并在虚拟现实、人机交互及可视化等领域得以普及，但是由于日常生活智能化需求的提高，利用传统的方法去解决行人检测题目，已经很难满足应用的需求。如何在图像中准确地定位行人，这一题目引起越来越多科研人员的关注。本论文对行人检测中的关键技术：行人的特征提取算法、机器学习算法在行人检测中的应用等进行了研究与改进；设计并实现了基于头肩检测器的行人检测中的训练与检测系统，并对该系统进行了性能测试与分析。实验结果表明，利用头肩检测器进行行人检测能够降低行人检测中的漏检率。同时，本论文构建了针对行人检测的头肩样本集。在行人的特征提取方面，本论文采用了基于方向的梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients，HOG)特征来提取行人的头肩样本特征，进而训练得到行人的头肩检测器。HOG特征不同于传统的使用颜色、形状、纹理等图像的全局特征，这一特征能直接描述图像的局部信息。本论文改进这一算法后应用在头肩检测器的训练中，得到的特征向量具有较强的区分度和稳定性。机器学习中分类器的种类繁多，而且性能各异。本论文在研究了各种分类器的基础上，提出了运用于行人检测中的Real Adaboost算法并将其与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合进行行人检测。Real Adaboost能够对弱学习得到的弱分类器进行适应性的调整并用来构建级联强分类器，但是与其它分类器相比，它较易产生过拟合的题目，而支持向量机较好地解决了这一题目。

行人检测的方法研究与实现

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