靜態(tài)圖像上的行人檢測方法研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究用攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)模擬生物視覺的科學(xué)。目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺最基礎(chǔ)的任務(wù)之一，它通過提取圖像的某些特征而檢測出特定類別的目標(biāo)，為更上層的任務(wù)如目標(biāo)識別、行為分析、檢索等提供必要的技術(shù)基礎(chǔ)。作為一個(gè)特定的目標(biāo)檢測類別，行人檢測研究存在:人體的非剛體性、行人外觀多樣性、復(fù)雜背景、光照變化、尺度變化、遮擋等諸多研究難點(diǎn)。行人檢測技術(shù)在智能視頻監(jiān)控、車輛輔助駕駛行人保護(hù)系統(tǒng)、智能交通控制等領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，有著巨大的商業(yè)價(jià)值。

2、這些因素使得行人檢測研究逐漸從目標(biāo)檢測研究中脫離出來，成為一門獨(dú)立的研究領(lǐng)域。
　　本文研究靜態(tài)圖像上的行人檢測方法，以INRIA Person數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)平臺，具體完成的研究工作如下:
　　1.研究簡化非極大值抑制后處理方法，針對傳統(tǒng)方法約束條件單一、消除重復(fù)檢測不充分的問題，提出一種改進(jìn)方案:在傳統(tǒng)簡化非極大值抑制僅計(jì)算交集面積對候選檢測邊界框的覆蓋比例的基礎(chǔ)上，增加“抑制完全覆蓋檢測”約束和“PASCAL VOC重疊

3、判據(jù)”約束，分別對應(yīng)計(jì)算交集面積對選中檢測邊界框的覆蓋比例和對并集面積的重疊比例。
　　2.探討了標(biāo)準(zhǔn)HOG行人檢測模型的上下文背景問題，得出去除上下文背景的32×96尺寸模型優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)模型，同時(shí)提出一種結(jié)合類Fisher比計(jì)算block類別區(qū)分力和NMS選擇特征子集的特征選擇方法，從設(shè)計(jì)的144個(gè)block特征中選出24塊，串接為一個(gè)1854維的行人檢測模型。
　　3.研究人類視覺系統(tǒng)的注意機(jī)制，以及視覺注意機(jī)制在計(jì)算機(jī)視覺

4、中的計(jì)算模型，試驗(yàn)了一種視覺注意機(jī)制下的行人檢測方法:首先利用顯著性檢測模擬人類視覺系統(tǒng)的注意機(jī)制，然后將灰度顯著圖二值化并提取候選檢測區(qū)域，模擬視覺注意機(jī)制下的感興趣區(qū)域，最后在候選區(qū)域里檢測行人目標(biāo)。
　　本文研究工作既覆蓋了傳統(tǒng)行人檢測方法中特征提取、分類器訓(xùn)練以及后處理等環(huán)節(jié)，也嘗試了構(gòu)建一種視覺注意機(jī)制下的行人檢測方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:改進(jìn)的簡化非極大值抑制可以有效減少誤檢，更好地挖掘檢測方法的潛能，可以拓展應(yīng)用到所有基于