1、联检测窗口内所有块的特征向量形成特征图特征提取流程图归化图像不同检测场景光照条件的差异会给特征提取带来影响，为了降低光照给检测结果造成的影响，需要对检测窗口中的原始图像进行归化处理。等人在文献中采用校正方法分别在灰度空间和空间对图像进行归化处理，但实验结果同时也表明，这样的处理对结果的影响并不明显，因为后续的特征归化处理也有类似的效果，因此实际应用中这步骤可以省略。梯度计算使用梯度算子对图像做卷积计算每个像素的梯度方向值，文献中实验表明最简单的梯方向的度算子取得了最有效的效果，因次首先采用与原始图像做卷积得到方向的梯度分量然后采用与原始图像做卷积得到方向的梯度分量万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章行人检测研究方法综述最后可以利用公式，分别求出梯度强度，和梯度方向，，。
2、行人检测技术在过去十几年中受到了广泛的关注，同时也取得了大量的研究成果。行人检测领域的主要方法有基于模板匹配和基于统计学习两类方法，由于人体躯干等部位的特殊性，基于统计学习的方法又分为整体特征法和人体部件模型法，实际上，这些方法之间都存在相互的交叉融合，并没有严格意义上的分类。下面我们将介绍这两类行人检测方法。图行人检测方法分类基于模板匹配的方法基于模板匹配的行人检测方法，首先要预定义行人的形状模板，接着需要对图像进行扫描匹配，最终根据计算出来两者的相似度进行判决，如果图像区域同模板的相似度达到或超过预先设定的阈值，则可以判断该区域行人出现的位置。模板匹配方法中比较代表性的有等人开发的道路行人检测系统，利用距离描述行人同模板的匹配程度，并行人检测方法模板匹配统计学习基于整体特征基于部件模型。
3、任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要行人检测是近年来计算机视觉领域的个研究热点，作为目标检测的个重要方向，行人检测技术在智能监控，智能交通，辅助驾驶等方面有着广泛的应用前景。行人作为视频场景中的主要目标，对行人行为的分析和理解是计算机视觉技术的个重要任务，而行人检测又是行人行为分析的先决条件和重要基础，所以如何精确而高效的完成。
4、合特征和级联检测框架进行人体检测，并在以下几个方面做出改进针对算法的多特征学习能力，结合特征和特征构建混合特征库，充分利用特征的人体轮廓描述能力和特征的局部细节描述能力，实现对人体模型的更充分表达为了进步提高特征的多样性，采用块大小可变的特征提取方法，针对特征维数过高的问题，采用加权线性判别准则对特征进行降维处理，更好的融入算法，提高了检测速度使用连续算法代替级联结构中离散算法，将传统的阈值型分类器替换为精度更高的基于查找表型的分类器。通过上述几个方面的改进，在样本库中的验证结果表明本文提出的基于多特征的级联行人检测算法有效提高了行人检测的精确度，并降低了训练和检测时间，在真实场景中的检测率可以达到，同时在分辨率上图像的检测速度相对原始算法有了极大的提高，基本可以满足实时检测的需求。关键词。
5、如图所示，图中黑色区域的像素和可以通过，四点的积分图获得，即此方法只需要两次加法次减法即可求出黑色区域的像素和，大大减少了计算量。特征，即梯度方向直方图特征，是由等人年在文献中提出，并将其应用于行人检测领域。特征对图像的局部信息有着良好的表征，首先提取局部内的梯度方向分布信息，再将各个局部信息综合考虑从而描述图像的整体信息。由于人体的形状外观有明显的边缘形状规律，梯度方向直方图对人体特征具有近乎完美的表示。等人在行人数据库中应用此特征进行试验，取得了非常好的检测效果。以至于他们又自己构建了个更加复杂和贴近现实场景的行人数据库行人库，在数据库中的实验结果依然很突出，在万分之的误报率下取得将近的检测率。特征也因此成为使用最广泛的人体特征描述子，此后用于行人检测的特征多是特征的快速计算改。
6、，生成单元格内的梯度方向直方图这步的目的是为待检测图像区域形成个数字编码，便于后续处理，同时保持对图像中待检测人体外观和姿势的弱敏感性。首先将图像分成若干单元格，每个为个像素，然后我们采用个的直方图来统计这个像素的梯度信息，将单元格中每个像素的梯度方向按权值投影到这个中，文献中定义有符号的梯度值分布空间为，无符号的梯度值分布空间为，权值为每个像素梯度值的函数，文献中的实验表明，直方图采用通道的无符号梯度值分布空间，权值采用梯度值本身量级时取得最好的检测效果。将单元格合成更大的块，并在块内做直方图归化图像中局部光照的变化和前背景对比度的明显差异，造成图像中梯度强度有非常大的变化幅度。这就需要在特征提取的过程中对梯度强度做归化处理。通过这种方法能够明显地对光照阴影和边缘轮廓的影响进。
7、方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章行人检测研究方法综述使用多层次的模板匹配提高准确度，取得了良好的检测效果。等人使用边缘特征构建行人检测模板，通过概率密度估计检测目标，丁晓青等结合统计分类和模板匹配思想，也取得了不错的检测效果。基于行人边缘的模板可以直观的描述行人形状，具有较高的检测速度，但是由于实际行人在姿态外形上的多样性，使得人们很难构造个完备的行人模板库，同时该检测方法也容易受到光照，遮挡等外界环境的干扰。图人体边缘模板示意图基于统计学习的方法基于统计学习的方法可以从给定的样本和特征集中，通过机器学习算法自动学习特征组合和分类器参数，最终得到个行人检测分类器。依据检测时对人体特征的不同提取方法又可以分为整体法和部位法。整体法是指对待检测窗口内的图像进行全局的扫描处理，提取人体。
8、进方法或是基于特征的改进型特征，同时行人数据库也成为行人检测领域使用的标准数据库之。梯度方向直方图特征描述子，与其他的行人描述特征相比，有很多优点。首先特征是从图像的单元局部方格上提取，所以可以保证对图像的几何和光学形变有很好的不变万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章行人检测研究方法综述性，因此可以消除这两种形变在较小空间范围内的影响。其次，在粗的空域抽样精细的方向抽样以及较强的局部光学归化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此梯度方向直方图特征是种特别适合于行人检测的特征。下面将结合流程图详细分析特征的提取步骤图像检测窗口归化图像计算梯度为每个单元生成梯度方向直方图合并区域内的为块，并在块内做归化。
9、梯度和纹理信息，通过在滑动窗口中的全局采用特征，在窗口中的局部区域采用特征，很好的解决了行人之间的遮挡情况。万方数据单位代码密级公开硕士学位论文论文题目基于多特征和的行人检测研究周全良方承志电路与系统智能信息处理工学硕士二四年二月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律。
10、压缩。文献中作者采取的办法是把分散的细胞单元在空间上组合连通起来，组成个大的区域，然后在每个内串联起该区域内所有中提取的特征向量，最终得到每个整体的特征。由于这些区域之间的相互重叠性，很自然的造成了如下结果每个单元格的特征会以不同的形式和权重多次影响最后总的特征向量的形成。这种归化之后整体的块描述向量我们就称之为描述符。最后串联检测窗口内每个块内的特征，就形成了最终的特征向量。如图所示，以个的检测窗口为例，每个像素构成个，每个构成个，每个内有个特征，则经过归化的个块内共有个特征，以块为单位，像素为步长扫描整个检测窗口，可以得到个块，将这些块中的特征串联起来，则个检测窗口中有维的特征向量。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章行人检测研究方法综述图特征提取示意图行人检测方法研究。
11、整体特征信息。整体法中最具代表性的当属和等人在年提出的梯度方向直方图特征和分类方法，梯度方向直方图特征可以充分反映行人具有的外形和轮廓特征，分类方法可以对特征集进行相对精确的分类。因此该方法在当时取得了接近完美的检测性能，然而该方法的处理速度比较慢，难以达到实时检测的需求，后来的许多工作主要集中在对此方法的延伸和改进方面。等人对传统的固定大小的特征作出改进，在图像的不同位置和尺度中提取块大小可变的特征，然后对每个块的特征设计个线性弱分类器，最后通过将这些弱分类器串联成强分类器，虽然这种方法在定程度上降低了文献中的检测精度，但却将处理速度提示了将近倍。等人将特征同特征混合构建了混合特征集，结合和构建了多级分类器，在提高检测准确率的同时降低了检测所需的特征数。等将和局部二值特征结合来描述行人的。
12、对行人的检测正得到研究者越来越多的关注。然而由于行人检测实际应用时的复杂背景干扰，光照变化以及遮挡问题，虽然行人检测技术已经得到了广泛的研究，但至今仍没有个通用健壮的行人检测算法可以满足实际应用时的精度和速度要求。基于统计学习的检测方法是近年来主流的行人检测方法，从包含有大量正负行人样本的样本库中，提取行人特征，学习生成行人的统计模型，将行人检测问题转变为个机器学习中的分类问题。年等人提出了对人体具有很好描述性的梯度方向直方图特征，使用支持向量机进行学习生成分类器，取得了十分良好的检测效果，该算法也成为行人检测领域的经典算法之。然而，特征的维数过高，使用支持向量机进行训练和检测时在特征提取上十分耗时，难以满足实时监测的需求。而等人提出的级联物体检测框架结构简单，具有很高的检测速度。因此本文。
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