[发明专利]一种基于稀疏判别模板特征的行人检测方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏判别模板特征的行人检测方法。该方法利用行人和非行人训练样本自动学习一组具有强判别能力的稀疏模板特征(SDT)，并用于行人检测系统。该方法首先采用多通道图作为底层特征，利用行人的形状信息和训练样本统计分布信息，基于稀疏判别分析方法自动学习具有强判别能力的稀疏判别模板作为滤波器；其次利用该滤波器对底层特征进行卷积得到中层特征；最后利用基于Gentle boost算法的软级联框架训练得到最终的行人检测器。通过在INRIA，ETH和Caltech公开数据集上和当前已有多种特征的实验对比发现，本发明提出的特征不但计算复杂度低、判别能力强、检测率高，而且运行检测640×480尺寸的车载视频图像可以达实时。

主权项

一种基于稀疏判别模板特征的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A)输入样本，即正负训练样本图像；B)对步骤A)的样本图像计算多通道特征，包括梯度幅值通道特征、六个梯度方向通道特征、LUV色彩空间三个通道特征；C)对步骤B)得到的多通道特征进行聚合操作，得到抗干扰能力更强的多通道特征；D)基于步骤C)得到的多通道特征，对标准行人模板每个通道分别学习稀疏判别模板SDT，得到最终的SDT模板集合；E)基于步骤D)求得所有训练样本的特征模板集，利用非对称Gentle Boost算法进行模板选择，并利用软级联方法训练最终行人检测器；F)利用步骤E)中训练得到的行人检测器对待检图像进行检测。