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基于改进梯度方向直方图的多尺度的行人检测
基于改进梯度方向直方图的多尺度行人检测
摘要：行人检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，多尺度行人检测可以提高检测算法的鲁棒性和准确性。本论文提出了一种基于改进梯度方向直方图的多尺度行人检测算法。该算法首先对输入图像进行多尺度变换，然后提取每个尺度下的梯度方向信息，并通过改进的直方图算法对其进行编码。最后，利用分类器对编码后的特征进行滑动窗口检测。实验结果表明，该算法在多个数据集上取得了较好的行人检测效果，并且具有良好的实时性能。
关键词：行人检测；多尺度；梯度方向直方图；滑动窗口检测
1.引言
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，具有广泛的应用价值，如智能监控、智能驾驶等。然而，由于行人在外观、姿态、尺度等方面存在较大的变化，行人检测任务具有一定的挑战性。因此，多尺度行人检测成为提高行人检测算法性能的关键。
2.相关工作
在常见的行人检测算法中，基于梯度方向直方图(HOG)的方法是最为经典的。HOG方法将图像划分为小的局部区域，然后提取每个区域内梯度方向的直方图作为特征向量。然而，HOG方法在多尺度行人检测中存在一定的局限性。首先，HOG特征对行人的尺度变化较为敏感，难以在不同尺度下保持一致的特征表示。其次，原始的HOG方法对梯度方向的编码并不完备，无法有效表示行人的细节信息。
为了解决上述问题，本论文提出了一种改进的梯度方向直方图算法，用于多尺度行人检测。
3.方法介绍
本文提出的多尺度行人检测算法主要包括以下几个步骤：多尺度变换、梯度方向直方图提取和滑动窗口检测。
3.1多尺度变换
为了适应不同尺度下的行人目标，本算法首先对输入图像进行多尺度变换。具体而言，采用图像金字塔的方法对输入图像进行多次下采样，得到一系列不同尺度的图像。
3.2梯度方向直方图提取
在每个尺度下，本算法利用改进的梯度方向直方图算法提取图像的特征向量。首先，将图像划分为小的局部区域，并计算每个区域内像素的梯度方向。然后，将梯度方向划分为若干个区间，并对每个区域内的梯度方向进行编码。本算法通过引入梯度强度加权的方法，增强了梯度方向直方图的表达能力，能够更好地描述行人的细节信息。
3.3滑动窗口检测
在特征提取阶段得到每个尺度下的特征向量后，本算法采用滑动窗口检测的方法进行行人检测。具体而言，将特征向量输入到分类器中进行二分类，判断窗口内是否含有行人目标。为了提高检测速度，本算法采用了积分图的方法，有效地减少了特征向量计算的时间复杂度。
4.实验结果
本论文在多个公开数据集上对所提出的多尺度行人检测算法进行了实验验证。实验结果表明，该算法在不同尺度下均具有较好的行人检测效果，并且能够有效地识别行人目标。同时，该算法还具有较高的实时性能，能够在较短的时间内完成检测任务。
5.结论
本论文提出了一种基于改进梯度方向直方图的多尺度行人检测算法。该算法通过引入多尺度变换和改进的直方图编码算法，提高了行人检测算法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，该算法在多个数据集上取得了较好的行人检测效果，并且具有良好的实时性能。未来的工作中，我们将进一步优化算法的参数和结构，以提高算法的性能。
参考文献：
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