基于快速级联分类器的行人检测方法研究

来源：计算机工程与科学杂志2015年第6期北京时间：

作者：高嵩，杜晴岚，陈超波

单位：西安工业大学电子信息工程学院，陕西 西安 710021

摘要：行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节，通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响，常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改进型帧差法获取行人运动信息，然后利用直方图坐标对应划分出运动区域，最后通过训练双特征级联分类器对运动区域进行检测识别。实验结果表明，本方法可以有效减少误检和漏检现象，检测时间平均减少了32.77 ms，检测准确率平均提高了10%以上，因此本方法有效提高了识别准确率和识别速度。

关键词：改进型帧差法,Haar特征,Shapelet特征,级联分类器,

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61271362）；陕西省国际科技合作重点项目（2015KW024）；西安市技术转移促进工程项目（CXY1441（3））