[发明专利]行人检测方法和装置

权利要求书

1.一种行人检测方法，其特征在于，所述方法包括：

分别获取行人样本和非行人样本；

通过K-奇异值分解K-SVD算法将所述行人样本训练为行人样本字典；

通过所述K-SVD算法将所述非行人样本训练为非行人样本字典；

获取待测样本在所述行人样本字典中的残留误差，所述待测样本为需要进行行人检测的样本；

获取所述待测样本在所述非行人样本字典中的残留误差；

当所述待测样本在所述行人样本字典中的残留误差小于所述待测样本在所述非行人样本字典中的残留误差时，确定所述待测样本中包含有行人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述通过K-奇异值分解K-SVD算法将所述行人样本训练为行人样本字典，包括：

将所述行人样本转化为行人边缘特征样本；

通过所述K-SVD算法将所述行人边缘特征样本训练为行人样本字典；

所述通过所述K-SVD算法将所述非行人样本训练为非行人样本字典，包括：

将所述非行人样本转化为非行人边缘特征样本；

通过所述K-SVD算法将所述非行人边缘特征样本训练为非行人样本字典。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述通过所述K-SVD算法将所述行人边缘特征样本训练为行人样本字典，包括：

通过求解训练方程将所述行人边缘特征样本训练为行人样本字典；

所述通过所述K-SVD算法将所述非行人边缘特征样本训练为非行人样本字典，包括：

通过求解训练方程将所述非行人边缘特征样本训练为非行人样本字典；

其中，所述训练方程为：

Di=argminxj(Σj=1K||yij-Dixj||22)]]>

所述训练方程的约束条件为：||x_j||₀≤L；其中D_i表示字典，y_ij表示所述行人边缘特征样本或非行人边缘特征样本，i＝0或1，i＝0时D_i表示非行人样本字典，y_ij表示非行人边缘特征样本，i＝1时D_i表示行人样本字典，y_ij表示行人边缘特征样本，x_j表示稀疏编码，1≤j≤K且j为整数，L为稀疏度控制系数。