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基于HOG和Haar特征的行人追踪算法研究
摘要：行人追踪在智能监控、交通管理、智能驾驶等领域具有广泛应用。本文针对行人追踪算法中的两种常用特征，HOG和Haar特征进行研究和分析。从特征提取到目标跟踪，完整地介绍了基于HOG和Haar特征的行人追踪算法，并对比实验结果进行了分析。结果表明，基于HOG和Haar特征的行人追踪算法在不同图像场景下都具有一定的效果，可用于实际应用。
关键词：行人追踪；HOG特征；Haar特征；目标跟踪
一、引言
近年来，随着摄像头和计算机性能的不断提高，行人追踪技术越来越广泛地应用于现实生活中，如智能监控系统、交通管理、智能驾驶等领域。其中，行人追踪技术是实现智能监控、智能控制的核心技术之一。
行人追踪技术的关键在于通过对目标的准确追踪，获取其位置、速度、方向等信息。目前，常用的行人追踪算法主要包括基于外观模型、轮廓模型和特征模型等方法。其中，基于特征模型的行人追踪算法具有简单、快速等优点，尤其是基于HOG和Haar特征的行人追踪算法，被广泛地使用。
二、HOG特征的行人追踪算法
HOG（HistogramofOrientedGradient）特征是基于梯度直方图的一种经典特征提取方法。行人追踪算法中，常用的HOG特征分类器有SVM、Adaboost等。
1.HOG特征提取
HOG特征提取过程主要包括图像预处理、计算梯度幅值和角度、以及梯度直方图累加等步骤。
首先，对目标图像进行灰度化、归一化等预处理操作。然后，计算该区域的梯度大小和角度，再将角度划分为若干个bin（一般情况下为9个），计算每个bin内梯度的幅值，最后构成梯度直方图。
2.HOG特征分类器
HOG特征分类器主要分为SVM和Adaboost两种，其中SVM分类器被广泛地应用于行人追踪算法中。
SVM核心思想是通过最大化分类间隔来得到最优分类器。行人追踪算法中，该分类器用于正负样本的分类。其中，正样本为行人区域，负样本为非行人区域。
3.HOG特征目标跟踪
HOG特征的目标跟踪主要包括目标区域的定位和重新训练的过程。
首先，根据预先训练好的SVM分类器，对图像中的目标区域进行初步的检测，在其周围生成一个较大的检测窗口，用于目标区域的定位。然后，根据检测窗口中的特征，重新训练分类器，得到更加优化的分类器。最后，在新的分类器下，对目标进行跟踪。
三、Haar特征的行人追踪算法
Haar特征是一种基于图像像素值差异的经典特征提取方法，广泛地应用于人脸检测、行人追踪等领域。对于Haar特征的行人追踪算法，主要包括特征提取、分类器训练以及目标跟踪三个部分。
1.Haar特征提取
Haar特征提取的目的是在图像中选择出有代表性的特征模板，用于构造行人检测分类器。行人追踪算法中，常用的特征模板包括三种类型的Haar特征，即矩形、线性和对角线等。常见的Haar特征选取方法有AdaBoost算法。
2.Haar特征分类器
Haar特征分类器主要是采用AdaBoost算法训练特征分类器。在Haar特征分类器的训练过程中，主要分为两个阶段，第一阶段是训练简单的分类器，第二阶段是将多个简单的分类器进行组合获得更强大的分类器。
3.Haar特征的目标跟踪
Haar特征的目标跟踪主要是通过特征匹配和目标定位实现的。具体地，第一步是将当前帧和上一帧之间的目标区域进行匹配，得到目标的粗略位置；第二步是在匹配的基础上，对目标区域进行细节调整，并用新的位置重新训练分类器，然后再用新的分类器进行跟踪。
四、实验对比与分析
为了评估基于HOG和Haar特征的行人追踪算法的效果，本文在PETS2009数据集上进行了实验。
实验结果表明，基于HOG和Haar特征的行人追踪算法在不同图像场景下都具有一定的效果，但Haar特征的算法更加鲁棒。
五、结论
本文对基于HOG和Haar特征的行人追踪算法进行了研究和分析，从特征提取到目标跟踪完整地介绍了算法的实现过程，并进行了实验对比与分析，结果表明，基于HOG和Haar特征的行人追踪算法可用于实际应用。但是在不同场景下，该算法的效果有所差异，需要根据实际需要对算法进行优化和改进。