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杨成
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1
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山东英才学院
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发文基金:
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
赵宗艳
大连理工大学汽车工程学院
郭烈
大连理工大学汽车工程学院
赵一兵
大连理工大学汽车工程学院
张广西
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基于腿部梯度方向直方图特征优化的行人检测
2013年
针对传统的基于梯度方向直方图(HOG)特征的行人检测耗时较长的问题,提出了基于腿部HOG特征优化的行人检测方法。该方法采用加权Fisher线性判别(WLFD)代替线性SVM来选择最具区分性的HOG特征,在保持分类能力的同时减少训练时间和存储空间,而且选择查找表型弱分类器的Gentle Adaboost算法来训练优化权重组合HOG特征,形成一个强分类器来检测行人。通过对线性SVM、加权Fisher与阈值型以及加权Fisher与查找表型三种弱分类器的对比试验表明,基于加权Fisher与查找表型HOG特征优化后不仅提高了检测精度,而且训练时间和检测时间也能明显降低。
郭烈
赵宗艳
赵一兵
杨成
张广西
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交通安全
行人检测
GENTLE
ADABOOST
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