基于梯度向量直方图的行人检测

摘要

针对Adaboost行人检测训练非常耗时的问题,在梯度方向直方图(Histograns of Oriented Gradiant,HOG)特征计算上引入积分向量图,同时对于作为AdaBoost学习过程中的分类器--线性SVM,应用序列最小优化(Seguential Minimal Optimigation,SMO)来解决其二次规划(QP)问题.实验结果表明,通过这两个方面的改进,不仅行人检测训练检测速度得到了提升,而且取得了令人满意的检测效果.