图像中多分类器集成的行人检测方法和系统

摘要

本发明提供了一种图像中多分类器集成的行人检测方法和系统，在训练阶段，利用大尺度训练数据及其特征，训练得到多个子分类器；再由所述多个子分类器集成为一个大尺度目标分类器；利用小尺度训练数据及其特征，训练得到多个子分类器；再由所述多个子分类器集成为一个小尺度目标分类器；在检测阶段，对待检测图像先通过初始分类器获得初始行人框；若初始行人框高度大于预设阈值，则送入大尺度目标分类器进行识别；若高度小于等于预设阈值，则送入小尺度目标分类器进行识别。本发明通过训练并集成多个分类器来构造一个强检测器，综合利用目标上下文信息和多组特征进行分类识别，有效提升行人目标检测的精度。