【摘 要】
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由于可见光图像和红外图像的成像原理不同，可见光图像的行人检测算法难以直接应用于红外图像中。为此，本文提出基于多级梯度特征的算法检测红外图像行人。本文使用改进的图像显
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61527812)
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由于可见光图像和红外图像的成像原理不同，可见光图像的行人检测算法难以直接应用于红外图像中。为此，本文提出基于多级梯度特征的算法检测红外图像行人。本文使用改进的图像显著性检测算法提取出红外图像的关键区域；应用质心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮区域；再采用Zernike矩判断图像的对称性和与行人特征的相似性；最终使用基于边缘信息输入的卷积神经网络模型实现逐级减少区域的最终判定。采用OTCBVS红外图像行人数据集进行对比试验，结果表明本文算法与现有稀疏表示算法相比在准确率上提升了2%，能够逐级缩小行人存在的区域。
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