[发明专利]一种基于曲线拟合的行人检测方法

权利要求书

1.一种基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、输入训练样本集；

S2、对训练样本集进行曲线拟合，得到经曲线拟合后的强分类器；

S3、基于Adaboost算法对训练样本集进行训练，得到级联分类器；

S4、输入待检测图像，通过曲线拟合后得到的强分类器对待检测图像进行第一级检测，得到候选行人区域；

S5、利用级联分类器对候选行人区域进行第二级检测，得到行人区域。

2.根据权利要求1所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S1中的训练样本集包括：包含行人图像的正样本集、不包含行人图像的负样本集，正样本集中的所有正样本与负样本集中的所有负样本均为64×128像素的灰度图像。

3.根据权利要求2所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述正样本集中的正样本数量与负样本集中的负样本数量相等。

4.根据权利要求1所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S2中的曲线拟合具体为：将Haar基本特征线性组合成若干个Haar对比特征，然后分别计算每一个Haar对比特征在正样本集及负样本集中的特征值分布，并将正样本集与负样本集的特征值分布情况分别用曲线进行拟合。

5.根据权利要求1或4所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S2中还包括：根据所有Haar对比特征在正样本集及负样本集中的特征值分布情况，寻找可区分正样本集与负样本集的Haar区别特征、Haar区别特征所对应的阀值th、并计算被阀值th正确判断为正样本集的正样本概率及被阀值th误判为正样本集的负样本概率。

6.根据权利要求1或5所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S2中还包括：将每个Haar区别特征、Haar区别特征所对应的阀值th、被阀值th正确判断为正样本集的正样本概率及被阀值th误判为正样本集的负样本概率生成一个经曲线拟合后的弱分类器，并提取若干经曲线拟合后的弱分类器。

7.根据权利要求6所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S2中提取若干经曲线拟合后的弱分类器之后还包括：判断Haar对比特征是否循环完毕，

若是，则并将得到的若干经曲线拟合后的弱分类器组成为一个经曲线拟合后的强分类器；

若否，则继续计算下一个Haar对比特征分别在正样本集与负样本集中的特征值分布情况。

8.根据权利要求1所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S4中输入待检测图像具体为：将输入的待检测图像转化为灰度图像，然后将该灰度图像进行若干次缩小，并将缩小后的灰度图像转化为积分图，所述灰度图像进行缩小时，该灰度图像的高度H、宽度W每次均缩小1.5％。

9.根据权利要求8所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述灰度图像被缩小的次数

其中：代表向下取整；W为灰度图像的长度；H为灰度图像的高度。

10.根据权利要求1或8所述的基于曲线拟合的行人检测方法，其特征在于，所述步骤S4中通过曲线拟合后得到的强分类器对待检测图像进行第一级检测具体为：以64×128像素大小的图像块作为检测窗口，在水平和垂直方向上以6个像素点为步长，对积分图作行、列的滑动扫描。