[发明专利]一种基于二值图像改进型HOG特征的行人检测方法

摘要

本发明公开了一种基于二值图像改进型HOG特征的行人检测方法，包括以下步骤：建立行人训练样本库；对样本图像进行二值化处理；对二值化图像提取改进型HOG特征向量；对改进型HOG特征向量进行高斯归一化，利用正负样本训练，得到SVM模型中各个参数，建立线性SVM模型；对待检测视频帧图像进行预处理，得到二值化图像；计算得到当前的改进型HOG特征向量；将改进型HOG特征向量输入线性SVM模型，如果模型输出判定为正样本，则检测到目标，输出目标位置；通过窗口遍历的方式检测遍历的每个窗口是否出现目标。本发明能够有效解决行人检测过程中内存消耗大、检测速度慢的缺点。

主权项

一种基于二值图像改进型HOG特征的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：学习阶段：S1、建立行人训练样本库；S2、利用基于行块像素局部自适应二值化方法对样本图像进行二值化处理，得到二值化图像；S3、对二值化图像提取改进型HOG特征向量；S4、对改进型HOG特征向量进行高斯归一化，利用正负样本训练，得到SVM模型中各个参数，建立线性SVM模型；决策阶段：S5、对待检测视频帧图像进行预处理，得到二值化图像；S6、计算得到当前的改进型HOG特征向量；S7、将改进型HOG特征向量输入步骤S4得到的线性SVM模型，如果模型输出判定为正样本，则检测到目标，输出目标位置；通过窗口遍历的方式检测遍历的每个窗口是否出现目标。