一种基于显著直方图特征的行人检测方法及系统
训练阶段包括: 1. 首先将样本数据集中每个正样本或负样本归一化为预设尺寸。 2. 然后作为输入图像提取特征。 3. 根据所得特征训练分类器。
正样本的图像包含行人,负样本的图像不包含行人。
测试阶段包括: 1. 对测试数据集中任一测试图像,首先以测试图像为输入图像。 2. 分别以输入图像的每个像素为中心建立预设尺寸的局部区域。 3. 并提取每个局部区域的特征。 4. 然后将每个局部区域的特征输入训练阶段所得分类器。 5. 得到各局部区域是否包含行人的分类结果。
提取特征时,将梯度的幅值和相应局部区域显著概率值结合成带有显著信息的梯度幅值,然后和梯度的方向形成显著直方图;通过统计显著直方图,形成特征描述。
| 专利名称 | 一种基于显著直方图特征的行人检测方法及系统 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | 201410268777.6 |
| 申请号 | - | 专利申请日期 | 2014-06-16 |
| 专利授权日期 | 2017-04-12 | 专利权届满日 | - |
| 专利所属地 | 中国 | 专利类型 | 发明专利 |
| 发明人 | 胡瑞敏;方稳华;梁超;王晓;南源源;温屹;陈军 | ||
| 权利人 | - | ||
| 专利摘要 | 一种基于显著直方图特征的行人检测方法及系统,训练阶段包括首先分别将样本数据集中每个正样本或负样本归一化为预设尺寸,然后作为输入图像提取特征,根据所得特征训练分类器;正样本的图像包含行人,负样本的图像不包含行人;测试阶段包括对测试数据集中任一测试图像,首先以测试图像为输入图像,分别以输入图像的每个像素为中心建立预设尺寸的局部区域,并提取每个局部区域的特征,然后将每个局部区域的特征输入训练阶段所得分类器,得到各局部区域是否包含行人的分类结果。提取特征时,将梯度的幅值和相应局部区域显著概率值结合成带有显著信息的梯度幅值,然后和梯度的方向形成显著直方图;通过统计显著直方图,形成特征描述。 | ||