[发明专利]一种基于类Haar中间层滤波特征的行人检测方法及装置在审
| 申请号： | 201610160605.6 | 申请日： | 2016-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN105760858A | 公开（公告）日： | 2016-07-13 |
| 发明（设计）人： | 孙长银;年雪洁;杨万扣 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 | 代理人： | 杨楠 |
| 地址： | 210096*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于类Haar中间层滤波特征的行人检测方法。首先提取训练图像集中各训练图像的目标特征，并用所提取的目标特征数据对基于决策树的Adaboost分类器进行训练，得到分类模型；然后提取待检测图像在多个尺度下的目标特征并输入所述分类模型，得到行人检测结果；目标特征的提取方法具体如下：对原始图像分别提取多个不同的通道特征，得到该原始图像的多幅通道特征图；对各通道特征图分别进行降采样；对每一幅降采样后的通道特征图，利用一组预设的类Haar特征模板分别提取该通道特征图的相应类Haar特征；将该原始图像的所有类Haar特征聚合为该原始图像的目标特征。本发明还公开了一种基于类Haar中间层滤波特征的行人检测。本发明可有效提高行人检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 haar 中间层 滤波 特征 行人 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于类Haar中间层滤波特征的行人检测方法，首先提取训练图像集中各训练图像的目标特征，并用所提取的目标特征数据对基于决策树的Adaboost分类器进行训练，得到分类模型；然后提取待检测图像在多个尺度下的目标特征并输入所述分类模型，得到行人检测结果；其特征在于，所述目标特征的提取方法具体如下：对原始图像分别提取多个不同的通道特征，得到该原始图像的多幅通道特征图；对各通道特征图分别进行降采样；对每一幅降采样后的通道特征图，利用一组预设的类Haar特征模板分别提取该通道特征图的相应类Haar特征；将该原始图像的所有类Haar特征聚合，得到该原始图像的目标特征。
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