【摘 要】
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图像与视频中的目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容之一。行人检测，作为目标检测的一个典型案例，在智能视频监控、智能交通和辅助安全驾驶系统等应用领域具有重要的应用价
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图像与视频中的目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容之一。行人检测，作为目标检测的一个典型案例，在智能视频监控、智能交通和辅助安全驾驶系统等应用领域具有重要的应用价值。但是，在室外环境，目前的行人检测方法仍然面临着特征表达瓶颈，受到多视角、多姿态等问题的困扰。 本文从目标检测特征表达与分类器模型两个方面进行研究，解决行人检测特征描述以及视角和姿态等关键问题，以提高行人检测算法的性能及鲁棒性。 本文的主要工作如下: 1)评测了几种最常用的行人检测特征描述子，在对特征进行模式分析的基础上，提出了一种新的行人检测特征描述子——HOG_SURF特征描述子。在SDL以及INRIA行人检测数据集上的测试结果表明，该特征描述子在达到最好特征HOG_LBP性能的前提下，维数显著降低、效率显著提高; 2)针对行人检测中的多视角、多姿态问题，分析和实现了几种不同的正例样本划分策略，并在INRIA数据集上评测了样本划分策略的性能。在此基础上，提出了一个基于ECOC编码的混合分段模型，并在多个数据集上与现有方法进行了对比实验，验证了该模型处理多视角和多姿态问题的有效性; 3)进行了行人检测的应用研究探索，将所研究的行人检测算法应用到两个原型系统中:基于深度信息与图像信息融合的行人检测系统，基于背景建模的监控视频中的行人检测。验证了行人检测算法的有效性。
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