hog特征在行人检测中的应用

通信行业运行资产种类复杂，变动频繁，采用RFID技术自动读取变动数据，与后台数据相连接，进行数据实时变动更新

标准HOG模型在行人检测领域中最为经典,相比于标准模型中整齐划一的block,不同尺寸的block可以获得更多的细节信息。首先,在去除上下文背景的32×96尺寸模型基础上设计144个block特征;然

在行人检测中,由于外界环境复杂变化和行人自身的不同特点,往往会造成错误检测以及遗漏检测。针对以上问题,文中提出一种基于图块和二阶统计特征的方法,提高检测的准确率。首先利用基于图块的帧差法进行前景检测,

对图像和视频中的不同类别的对象的检测是计算机视觉研究的基本任务。行人检测是一个热门的研究课题。行人是交通系统中的主要参与者,所以对视频监控系统中的行人检测对智能交通系统的研究和应用有着重要的意义。由于

为解决遮挡、姿态变化等局部变化引起的行人检测性能下降问题,提出一种融合全局和局部特征的行人检测方法。首先,将人体分为全局和局部6个部件;然后,改进Haar-like特征描述子,用于快速提取人体局部部件

针对单特征辨识度较低的问题，提出一种基于多特征的行人检测方法。首先构造二维对数Gabor函数，利用此函数提取样本的相位一致性特征，将样本的相位一致性特征和样本的局部二值模式算子（LBP）特征相结合，得

针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过

使用Hog特征+SVM分类进行行人检测包含难例挖掘，批量测试代码

基于方向梯度直方图特征的人体检测算法能够检测出复杂背景下不同姿势的直立人体；而基于积分方向梯度直方图特征和级联框架的的人体检测算法在保持检测准确度的基础上加快了特征提取和分类的速度，使得检测效果更加具

Survey of Pedestrian Detection forAdvanced Driver Assistance Systems 研究的难点：被检测行人的身体表面的差异性，比如（不同的服饰、变