基于双目视觉感兴趣区域的行人检测.docx

基于双目视觉感兴趣区域的行人检测
摘要：
近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，基于双目视觉的行人检测成为了一个热门的研究领域。通过利用双目图像中的深度信息，我们可以更准确地检测行人并确定其位置。本文介绍了基于双目视觉感兴趣区域的行人检测方法，该方法包括双目视觉感兴趣区域提取、行人特征提取和行人检测三个步骤。实验结果表明，该方法能够有效地检测行人，并具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：双目视觉、行人检测、感兴趣区域、深度信息、特征提取
1.引言
行人检测一直是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在视频监控、智能驾驶等领域具有广泛的应用。传统的行人检测方法通常使用单目图像，并且容易受到光照、背景干扰等因素的影响。而双目视觉可以提供更多的深度信息，能够更准确地检测行人。
2.相关工作
目前，已经有很多研究人员提出了基于双目视觉的行人检测方法。其中，一些方法通过双目图像的差异来检测行人，另一些方法则利用双目视觉感兴趣区域提取的方法来进行行人检测。本文将主要介绍基于双目视觉感兴趣区域的行人检测方法。
3.方法
本文提出的方法主要包括三个步骤：双目视觉感兴趣区域提取、行人特征提取和行人检测。
3.1双目视觉感兴趣区域提取
首先，我们需要从双目图像中提取出感兴趣的区域。我们可以使用一些常用的方法来完成这个步骤，比如基于颜色和纹理特征的图像分割算法。通过对左右两个图像进行分割，我们可以得到一系列的感兴趣区域。
3.2行人特征提取
在得到感兴趣区域之后，我们需要对这些区域进行特征提取。一种常用的特征是局部二进制模式（LocalBinaryPattern,LBP），它能够有效地描述图像的纹理特征。我们可以对每个感兴趣区域进行LBP特征提取，得到一组特征向量。
3.3行人检测
最后，我们使用机器学习算法来进行行人检测。我们可以使用支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）等方法来训练一个分类器。训练过程中，我们将使用之前提取的特征向量作为输入，将行人和非行人样本进行区分。
4.实验与结果
为了评估我们提出的方法的性能，我们使用了一组公开的行人检测数据集进行实验。实验结果表明，我们提出的方法在行人检测任务上具有较高的准确性和鲁棒性。与传统的基于单目视觉的行人检测方法相比，我们的方法能够更准确地检测行人，并且对于光照和背景干扰具有较好的鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于双目视觉感兴趣区域的行人检测方法，并通过实验证明了该方法的有效性和可行性。通过利用双目图像中的深度信息，我们能够更准确地检测行人并确定其位置。未来，我们将进一步改进该方法，提高其性能和实用性。
参考文献：
[1]ZhangJ,LiuS,WangY.Monocularpedestriandetectionusingdynamicimage[C]//IntelligentRoboticsandApplications.Springer,Berlin,Heidelberg,2008:231-240.
[2]WuB,NevatiaR.Detectionandtrackingofmultiple,partiallyoccludedhumansbyBayesiancombinationofedgeletbasedpartdetectors[J].InternationalJournalofComputerVision,2006,75(2):247-266.
[3]ZhangT,MaY.CircledetectingbasedonHoughtransform[J].JournalofSoftwareEngineeringandApplications,2011,4(4):241-246.