夜间行人图像的智能识别方法改进

摘要

在夜视条件下对行人识别、检测过程中会产生拍摄视角变化的复杂性、行人衣着和姿态的多样性、成像尺度的实时性不足等问题,尤其是对人脸、指纹等细节特征的识别尤为困难.传统方法在夜间对行人的识别缺乏实效性和精准性,提出基于优化的IE_HOG特征方法,在夜间能更精确地描述人体轮廓特征,结合Radon变换动态特征提取技术,对行人在夜间的步态图像进行智能识别.试验证明提出的方法能够在夜间更好地对行人轮廓特征和步态变换情况进行精准的识别,同时降低目标敏感性,排除树木、建筑物等遮档物的干扰,提高鲁棒性,图像识别率可以达到94.39％.