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基于偏最小二乘与改进中心对称CENTRIST的快速行人检测算法

王守超 李小霞 张红英 刘源

王守超, 李小霞, 张红英, 刘源. 基于偏最小二乘与改进中心对称CENTRIST的快速行人检测算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(9): 2040-2046. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01584
引用本文: 王守超, 李小霞, 张红英, 刘源. 基于偏最小二乘与改进中心对称CENTRIST的快速行人检测算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(9): 2040-2046. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01584
Wang Shou-Chao, Li Xiao-Xia, Zhang Hong-Ying, Liu Yuan. Fast Pedestrian Detection Algorithm Based on Partial Least Squares and Improved Center-symmetric CENTRIST[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(9): 2040-2046. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01584
Citation: Wang Shou-Chao, Li Xiao-Xia, Zhang Hong-Ying, Liu Yuan. Fast Pedestrian Detection Algorithm Based on Partial Least Squares and Improved Center-symmetric CENTRIST[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(9): 2040-2046. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01584

基于偏最小二乘与改进中心对称CENTRIST的快速行人检测算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01584
基金项目: 

西南科技大学研究生创新基金(12ycjj30)和四川省教育厅基金(11ZA130)资助课题

Fast Pedestrian Detection Algorithm Based on Partial Least Squares and Improved Center-symmetric CENTRIST

  • 摘要: 针对复杂背景下的快速行人检测问题,从行人边缘信息的角度,该文提出了一种改进的中心对称统计变换(ICS_CENTRIST)特征,该特征只有32维,计算简单,描述能力强,可以很好地表达行人的边缘轮廓。行人检测时采用3级级联分类方法:第1级采用基于辅助积分图的线性支持向量机(SVM),快速排除大部分非行人区域;第2级,第3级分别使用偏最小二乘法(PLS)选出区分能力最强的前12和21个块(block),提取ICS_CENTRIST特征,采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)进行精确检测。实验结果表明,该文算法在复杂背景下可取得较好的检测效果,检测速度在447358大小的图像上达到平均50 ms,与基于CENTRIST特征的快速检测方法和梯度方向直方图(HOG)算法相比分别提高了50%和90%,满足实时性要求。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-12-07
  • 修回日期:  2013-02-18
  • 刊出日期:  2013-09-19

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