[发明专利]一种基于多元logistic回归特征融合的行人头部检测方法有效
| 申请号： | 201810751494.5 | 申请日： | 2018-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN108985216B | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 刘锁兰;孔立智;王洪元 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多元logistic回归特征融合的行人头部检测方法，它包括以下步骤：S1：载入视频数据，采用基于single shot multibox detector(SSD)的方法进行运动目标(行人)检测；S2：对检测到的运动区域使用梯度法进行头部预选；S3：将每个候选的头部图像进一步划分为若干子图像；S4：对每个候选图像首先提取全局特征，同时对子图像分别提取局部特征；S5：使用自适应权值的异源特征融合方法，将候选图像表示为一个特征向量；S6：将特征向量作为多元logistic回归输入，计算回归系数，得到匹配概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多元 logistic 回归 特征 融合 行人 头部 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多元logistic回归特征融合的行人头部检测方法，该方法包括如下步骤：S1：载入视频数据，采用基于single shot multibox detector(SSD)的方法进行运动目标(行人)检测；S2：对检测到的运动区域使用prewitt算子提取边缘，在此基础上分别计算边缘梯度幅值和方向，通过定义幅值和方向阈值范围进行头部区域预筛选；S3：调整候选的头部图像尺寸大小为m*n,并使用局部区域法进一步划分为S个子图像，每个子图像大小为m*n/S；S4：对每个候选的头部图像提取基于颜色直方图的全局特征，对S个子图像经向量重组后提取随机特征子集构成局部特征；S5：使用自适应权值的异源特征融合方法，将候选图像转换为一个特征向量；S6：将特征向量作为多元logistic回归输入，计算回归系数，得到匹配概率；通过设置匹配阈值得到检测结果，即true head。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于常州大学，未经常州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810751494.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
