[发明专利]基于尺度不变特征和位置先验的行人检测方法

摘要

本发明涉及一种基于尺度不变特征和位置先验的行人检测方法，包括采集行人正例训练样本窗口，获取正例样本窗口的高度H与窗口底端的纵坐标Y；利用支持向量机SVM训练高度信息关于窗口坐标的回归模型，采用径向基核函数；采集大量行人的正例样本和负例样本，计算图像特征通道的相对差分特征,训练AdaBoost分类模型；采用AdaBoost模型进行行人检测，在检测结果中，获取检测窗口的高度为，窗口底端纵向坐标为，采用回归模型，预测窗口底端位置为时的窗口高度；判断是否有行人存在。本发明提高了行人检测的性能。

主权项

一种基于尺度不变特征和位置先验的行人检测方法，包括：步骤1：采集行人正例训练样本窗口，获取正例样本窗口的高度H与窗口底端的纵坐标Y。步骤2：利用支持向量机SVM训练高度信息H关于窗口坐标Y的回归模型，采用径向基核函数。步骤3：采集大量行人的正例样本和负例样本，计算图像特征通道的相对差分特征训练AdaBoost分类模型，其中，f1和f2分别是图像特征通道中两个区域块的平均像素值，f是这两个区域平均像素值的相对差分值。步骤4：采用AdaBoost模型进行行人检测，在检测结果中，获取检测窗口的高度为h，窗口底端纵向坐标为y，采用步骤2中的回归模型，预测窗口底端位置为y时的窗口高度h'。步骤5：如果滤除该窗口，否则认为该窗口存在行人。其中，threshold根据经验设定为0.45。