基于HOG特征优化的夜间行人快速识别方案

作     者：汤琳 李敏 柳波 TANG Lin;LI Min;LIU Bo

作者机构：中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 绵阳师范学院数学与计算机科学学院四川绵阳621000 

基　　金：四川省教育厅基金资助项目(14ZA0257) 四川省教育厅青年基金资助项目(12ZB261) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2015年第41卷第7期

页      码：250-255,260页

摘      要：针对夜间行人检测成像尺度不一所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,在统计学习的应用原理下,设计基于熵加权和快速分类支持向量机(FCSVM)优化的头部校验夜间行人快速识别方案。应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入三分支结构的支持向量机识别目标,同时利用FCSVM降低运算开销,确保实时性,通过头部校验方法分析评估误检目标,提高图像匹配的准确度。实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人检测实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中均具有较好的识别效果。

主 题 词：夜间行人检测 统计学习 熵加权 快速分类支持向量机 头部校验 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2015.07.048

馆 藏 号：203166622...