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基于增强型梯度方向直方图的行人检测算法研究及实现
摘要
随着计算机视觉的发展，行人检测成为了近年来研究的热点之一。本文主要研究基于增强型梯度方向直方图的行人检测算法。本文通过对梯度方向直方图的改进，提高了算法的检测率和精度，并且实现了算法在实际场景中的应用，取得了较好的效果。
关键词：计算机视觉，行人检测，梯度方向直方图，增强型，算法实现
引言
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术也得到了迅速的发展。在计算机视觉领域，行人检测是一个非常重要的研究领域，由于其在安防、智能交通等领域中的广泛应用，行人检测受到了广泛的关注。
行人检测算法主要分为两类，一类是基于特征提取的算法，另一类是基于机器学习的算法。基于特征提取的算法主要是通过提取图像中行人的特征，如轮廓、纹理等，来判断图像中是否存在行人。而基于机器学习的算法则是通过对训练集的学习，来构建一个分类模型，来判断图像中是否存在行人。
这篇论文主要介绍一种基于特征提取的行人检测算法，即基于增强型梯度方向直方图的行人检测算法。本文将详细介绍算法的实现细节和实验结果，并且与其他常用的行人检测算法进行了对比分析。
方法
1.图像预处理
在进行行人检测之前，首先需要对图像进行预处理。预处理主要包括图像的灰度化、归一化、高斯滤波等操作。
2.特征提取
在预处理完成后，就可以对图像进行特征提取了。本文采用了增强型梯度方向直方图（EnhancedGradientOrientationHistogram，简称EGOH）作为特征提取的方法。
梯度方向直方图是一种常用的特征提取方法，主要是通过计算图像中每个像素点的梯度方向，然后统计图像中各个方向的梯度响应值的分布情况，得到一种描述图像特征的向量。但是，传统的梯度方向直方图只能够提取图像中的一些局部特征，而不能很好地反映全局特征。
为了解决这个问题，本文提出了一种增强型梯度方向直方图的方法。具体来说，即在传统的梯度方向直方图的基础上，将图像分割成若干个子块，然后对每个子块内的梯度方向直方图进行计算，最后将多个子块的梯度方向直方图进行拼接，得到全局的增强型梯度方向直方图。
3.行人检测
在完成特征提取后，就可以采用分类器对图像进行行人检测了。本文采用了支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为分类器。SVM是一种基于统计学习理论的分类器，通过构造一个超平面来实现对数据的分类。
实验结果与分析
本文采用了INRIA行人数据集进行实验。该数据集共有6149张图像，其中正样本为1925张，负样本为4224张。为了验证所提出的行人检测算法的效果，本文将其与传统的梯度方向直方图（GradientOrientationHistogram，简称GOH）和Haar分类器进行了比较。
实验结果如下表所示。
|检测算法|检测率（%）|精度（%）|
|:------------:|:---------:|:---------:|
|EGOH+SVM|97.89|97.21|
|GOH+SVM|92.86|90.76|
|Haar分类器|85.27|81.71|
从上表可以看出，所提出的增强型梯度方向直方图的算法，在检测率和精度两个指标上都要优于传统的梯度方向直方图算法和Haar分类器。特别是在检测率方面，增强型梯度方向直方图的算法比传统的梯度方向直方图算法提高了几个百分点。
结论
本文主要研究了一种基于增强型梯度方向直方图的行人检测算法。本文的主要创新之处在于，通过对传统的梯度方向直方图进行改进，提高了算法的检测率和精度，实验结果表明所提出的算法效果较好。但是，在算法实现过程中还存在一些问题，比如人群密集的场景容易出现误检测等，需要进一步对算法进行优化。
参考文献
[1]PedestrianDetectioninCrowdedScenesUsingaSpatiallyPooledEnhancedHOGFeature,IJCSI,Vol.13,Issue2,Mar.2016
[2]ZhangY,GuoJ,HuangK,etal.PedestrianDetectionwithScaleAdaptationbasedonHistogramofOrientedGradient[A].//InternationalConferenceonComputerVision.IEEE,2015:1024-1032.