移动摄像机环境下基于特征变换和SVM的分级行人检测算法

摘要

本文提出了一种应用于单目移动摄像机的基于特征变换和支持向量机(Support Vector Maclline,简称SVM)的coarse-to-fine行人检测方法.首先,用查找表(Look-Up Table,简称LUT)Gentle AdaBoost Cascade训练一个粗级的行人检测器.接着把粗级的行人检测器的每一段分别作为一个特征,并用能通过粗级行人检测器的正负样本来训练基于SVM的精密级行人检测器.最后,采用基于颜色和空间信息的时序分析方法进一步提高行人检测率和降低误报率.从实验结果可以看出我们算法的高效性.