应用HOG-CHT组合特征的行人检测

• 作 者: 李永顺 李垣江 张尤赛 王亚军
• 机 构: 江苏科技大学电子信息学院
• 出 处: 江苏科技大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2017年01期
• 关键词: 行人检测 方向梯度直方图 统计变换直方图 级联支持向量机 自适应阈值 huamn detection HOG CHT cascade SVMs adap
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（61371114）, 江苏省高校自然科学研究项目（15KJB510008）, 江苏省博士后科研资助计划（1302027C）

为了进一步提高HOG特征和CHT特征的检测率性能,改善低误判率条件下的检测性能,文中采用一种自适应阈值级联线性支持向量机的方案,在特征提取阶段将HOG特征和稀疏化的CHT特征相组合,形成一种表达能力更强的HOG-CHT组合特征.根据正、负类样本在上一级分类器中的输出值,自适应地选取阈值,将难以分类的样本作为下一级分类器的训练样本.在INRIA Person数据集上的实验结果表明:在误判率为0.02的条件下,HOG-CHT组合特征可以将检测率提高至97.60%;在误判率为0的条件下,相较于单个向量机分