结合轮廓粗筛和HOG细分的快速行人检测方法

为解决现有行人检测方法虚警率高、运算效率低的问题,提出一种快速行人检测方法。首先,依靠轮廓的几何特征进行第一层粗筛选,依据轮廓的不变矩特征进行第二层粗筛选,剔除干扰目标,降低虚警率。在此基础上,裁剪图像上的可疑图像块,仅在可疑图像块上提取HOG特征,并结合线性支持向量机进行特征分类,进一步降低虚警率。同时由于大幅减少了提取HOG特征的数量,从而提高了运算效率。仿真实验在INRIA数据集上进行训练,在Caltech数据集上进行验证。结果表明,该方法的行人检测虚警率低,运算效率高。