[发明专利]基于局部去相关特征的行人检测方法

摘要

本发明提供了一种基于局部去相关特征的行人检测方法，包括以下步骤：对样本图像集中的所有样本图像进行行人区域标注，并将标注后的所有样本图像作为行人检测数据集；训练行人检测数据集中的每个样本图像进行10个通道变换处理；计算训练样本数据集中的所有训练样本图像的10个变换通道的平均值作为平均人体模型；在所有训练样本图像的头肩区域上进行协方差提取以实现去相关处理，并将平均人体模型中的头肩区域通过协方差提取产生矩阵作为滤波器；将滤波器作用于训练样本数据集得到最终特征，并将得到的最终特征输入基于决策树的AdaBoost分类器中，以训练AdaBoost分类器；将滤波器以及分类器作为最终生成的检测器对待检测图像进行行人检测。

主权项

1.一种基于局部去相关特征的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对样本图像集中的所有样本图像进行行人区域标注，并将标注后的所有样本图像作为行人检测数据集；步骤二，训练所述行人检测数据集中的每个样本图像进行10个通道变换处理，得到训练样本数据集；步骤三，计算所述训练样本数据集中的所有训练样本图像的10个变换通道的平均值，并将所述平均值作为平均人体模型；步骤四，基于步骤一中的所述行人区域标注将所述训练样本数据集中所有训练样本图像均裁剪出头肩区域作为高辨别区域；步骤五，在所有训练样本图像的所述头肩区域上进行协方差提取以实现去相关处理，并将所述平均人体模型中的头肩区域通过所述协方差提取产生矩阵作为滤波器；步骤六，将步骤五得到的所述滤波器作用于所述训练样本数据集得到最终特征，并将得到的最终特征输入基于决策树的AdaBoost分类器中，以训练所述AdaBoost分类器；步骤七，将步骤五得到的所述滤波器以及步骤六得到的所述分类器作为最终生成的检测器；步骤八，将待检测图像输入所述检测器中进行行人检测。