本文關(guān)鍵詞：交通環(huán)境中的行人檢測(cè)問(wèn)題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：行人安全一直以來(lái)是交通安全中的焦點(diǎn)問(wèn)題。行人檢測(cè)作為目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)重要分支,在很多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。在交通環(huán)境中,司機(jī)需要了解車輛周圍的行人信息。司機(jī)根據(jù)車輛周圍的行人信息,做到規(guī)避行人,避免碰撞行人,造成行人傷亡。在人流比較密集的場(chǎng)所,行人檢測(cè)能夠提供某地某時(shí)某刻的行人數(shù)量,根據(jù)行人的分布情況,正確引導(dǎo)行人到正確的逃生出口,最大可能的減少行人的傷亡。目前,尤其是基于視覺(jué)信息的行人檢測(cè)技術(shù),存在一些難點(diǎn)問(wèn)題,它們嚴(yán)重制約著行人檢測(cè)的發(fā)展。單一的行人特征只能展現(xiàn)行人的部分信息,無(wú)法全面充分的描述行人的整體信息。交通環(huán)境中,視頻監(jiān)控下行人的大小、姿態(tài)和服飾是多樣的。處在交通環(huán)境中的行人遭受其他物體的遮擋,導(dǎo)致行人的整體結(jié)構(gòu)缺失。這些難點(diǎn)問(wèn)題都對(duì)行人檢測(cè)提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。針對(duì)以上難點(diǎn)問(wèn)題,本文提出了基于多特征信息的部位組合的行人檢測(cè)算法,主要包括:(1)在提取行人特征時(shí),本文結(jié)合Gabor特征和HOG特征搭建行人特征庫(kù),HOG特征能夠?qū)π腥说妮喞M(jìn)行充分的描述,小波變換能夠展現(xiàn)出行人圖像的高低頻信息,二維Gabor濾波器能夠描述不同尺度和方向的行人信息,結(jié)合以上的特征信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)行人更加全面充分的描述。(2)為了提高行人特征的多樣性,在生成行人特征前,對(duì)行人圖像進(jìn)行金字塔變換,在不同的行人尺度圖像下提取行人特征,增加行人的多尺度信息。(3)提取行人特征,生成的行人特征向量包含大量的冗余信息,造成了行人的特征向量維數(shù)過(guò)高。對(duì)行人特征進(jìn)行PCA降維處理,保留主要的行人信息,更好的融入Adaboost算法,提升檢測(cè)速度。(4)使用頭肩部和腿部共同檢測(cè)行人,由傳統(tǒng)的整體檢測(cè)行人轉(zhuǎn)變成部位組合檢測(cè),有效的解決行人的部分遮擋問(wèn)題,提升行人檢測(cè)的精度。在INRIA、MIT和Daimler行人庫(kù)中統(tǒng)計(jì)了本文方法的行人檢測(cè)率和誤報(bào)率,并與其它行人檢測(cè)方法作對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于多特征信息部位組合的行人檢測(cè)技術(shù),能夠更加全面充分的描述行人的整體信息,能夠提升行人檢測(cè)的精度,同時(shí)具有良好的實(shí)時(shí)性。
【關(guān)鍵詞】：行人檢測(cè) HOG特征 Gabor特征 機(jī)器學(xué)習(xí) Adaboost
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展與現(xiàn)狀12-17
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排17-18
• 1.4 本章小結(jié)18-19
• 第2章 行人檢測(cè)的技術(shù)分析19-29
• 2.1 前言19
• 2.2 經(jīng)典的行人特征提取算法19-23
• 2.2.1 Haar-Like特征19-21
• 2.2.2 HOG特征21
• 2.2.3 SIFT特征21-23
• 2.2.4 Gabor特征23
• 2.3 行人檢測(cè)的分類算法23-28
• 2.3.1 支持向量機(jī)算法24-25
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法25-27
• 2.3.3 boosting類別算法27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于多特征信息的行人檢測(cè)29-51
• 3.1 前言29
• 3.2 行人輪廓信息的提取29-34
• 3.2.1 顏色/gamma規(guī)格化29
• 3.2.2 計(jì)算梯度29-31
• 3.2.3 對(duì)各cell的梯度方向加權(quán)直方圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)31-32
• 3.2.4 同一塊中的對(duì)比規(guī)格化32-34
• 3.3 行人方向信息的提取34-36
• 3.3.1 二維Gabor濾波器35
• 3.3.2 實(shí)部和虛部35-36
• 3.4 各人體特征的識(shí)別實(shí)驗(yàn)36-40
• 3.5 基于多特征信息的行人檢測(cè)40-49
• 3.5.1 預(yù)處理41-42
• 3.5.2 特征信息融合42-43
• 3.5.3 特征降維43-44
• 3.5.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果44-49
• 3.6 本章小結(jié)49-51
• 第4章 基于多特征信息的部位組合的行人檢測(cè)51-68
• 4.1 前言51
• 4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行人分類算法51-57
• 4.2.1 行人特征信息的學(xué)習(xí)流程51-54
• 4.2.2 訓(xùn)練誤差54-55
• 4.2.3 泛化誤差55-57
• 4.3 增加行人的多尺度信息57-58
• 4.4 生成組合分類器58-59
• 4.5 模板識(shí)別與合并59-60
• 4.5.1 模板識(shí)別59-60
• 4.5.2 模板合并60
• 4.6 特征提取與檢測(cè)流程60-62
• 4.7 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果62-67
• 4.8 本章小結(jié)67-68
• 第5章 總結(jié)與展望68-69
• 5.1 總結(jié)68
• 5.2 未來(lái)展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果74-75
• 致謝75

【相似文獻(xiàn)】

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