基于非负矩阵分解的人体检测方法

摘要

本发明提出了一种基于非负矩阵分解的人体检测方法，主要解决现有方法特征维数大，运算量大的问题。其实现过程是：提取CVC-02数据库中训练样本图像的尺度旋转不变SIFT特征点；对尺度旋转不变SIFT特征点进行非负矩阵分解，得到一个基矩阵和一个系数矩阵；将基矩阵正交化后转置，然后与训练样本图像的尺度旋转不变SIFT特征点相乘得到训练样本图像的特征；对得到的特征利用SVM分类器进行分类训练，得到检测分类器；将待检测图像的特征输入到分类器中，根据分类结果，对所有分为人体的扫描窗口进行组合，形成最终的人体检测结果。本发明具有特征维数低，检测正确率高的优点，可用于对图像中的人体及其它目标的分类与检测。