计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (7): 2033-2035.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.2033
收稿日期:
2014-01-15
修回日期:
2014-03-03
出版日期:
2014-07-01
发布日期:
2014-08-01
通讯作者:
顾会建
作者简介:
基金资助:
国家自然基金资助项目
GU Huijian,CHEN Junzhou
Received:
2014-01-15
Revised:
2014-03-03
Online:
2014-07-01
Published:
2014-08-01
Contact:
GU Huijian
Supported by:
National Natural Science Foundation of China
摘要:
近年来多尺度行人检测在计算机视觉领域受到广泛关注。传统方法需对图像缩放,在不同尺度计算特征,大大降低了行人检测的速度。颜色自相似特征(CSSF)被提出以克服此不足。针对颜色自相似度特征具有维度高和分类器训练时间长等问题,提出一种改进的颜色自相似度特征。改进的颜色自相似度特征结合行人结构相似度,首先定义了固定尺寸的窗口,然后在不同的颜色空间滑动固定大小的窗口进行特征提取,最后结合自适应增强(AdaBoost)算法构建行人检测分类器。实验结果显示:相对于传统颜色自相似度特征的千万级维度,新的特征只有几千维,特征提取速度和分类器训练速度显著提高,检测效果略有下降;与梯度方向直方图特征(HOG)相比,特征提取速度提高5倍,检测效果基本不变,新的方法在实时行人检测和监控系统中有很好的应用价值。
中图分类号:
顾会建 陈俊周. 基于改进颜色自相似特征的行人检测方法[J]. 计算机应用, 2014, 34(7): 2033-2035.
GU Huijian CHEN Junzhou. Pedestrian detection based on improved color self-similarity feature[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(7): 2033-2035.
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