基于PHOG特征的行人检测算法研究

摘要

HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限;针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法;首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别;然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间;实验结果表明,提出的PH OG-PCA特征将漏检率从35％降到了22％,检测速度也比一些流行算法快.