论文部分内容阅读
针对站立行人的外观特性,提出多特征优选的行人检测算法。首先在特征提取阶段,分别利用梯度直方图,灰度共生矩阵、HSV颜色来提取行人的边缘,纹理和颜色频率特征,构成丰富的特征集。接着在分类器创建阶段,使用偏最小二乘法降维算法,优选出权重较大的特征,形成二次判别分类器。最后利用训练好的分类器,对行人进行监测。实验结果表明,本算法在FPPW=0.0001时漏检率为3%左右,检测精度高于HOG和PID算法。