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提出一种图像中人体快速自动检测方法。提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方图(HOG)特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程。相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因素干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰。实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率。