[发明专利]基于聚合通道特征和灰度共生矩阵的多特征融合俯视行人检测方法

摘要

本发明涉及一种基于聚合通道特征和灰度共生矩阵的多特征融合俯视行人检测方法，包含：提取样本训练集中多个聚合通道的ACF特征，获取聚合通道特征向量和灰度共生矩阵特征向量，将两者送入软级联Adaboost分类器训练，获取分类器一和分类器二；读取待测图像，提取其ACF特征，获取聚合通道特征向量；将聚合通道特征向量送入分类器一分类，获取候选的坐标和目标窗口；获取灰度共生矩阵特征向量，将其送入分类器二中排除背景干扰，得到最终目标的输出结果。本发明将颜色、梯度方向直方图、梯度和纹理特征进行融合，过滤掉与人头相似背景，有效降低分类器漏检和误检率，提高存在诸多干扰背景时俯视行人的检测性能，稳定、可靠且高效，具有较强的实际应用价值。

主权项

1.一种基于聚合通道特征和灰度共生矩阵的多特征融合俯视行人检测方法，其特征在于，包含如下内容：训练阶段，根据已知的俯视行人数据作为样本训练集，提取样本训练集中多个聚合通道的ACF特征，获取聚合通道特征向量；并针对样本训练集，采用滑动窗口依次计算每个窗口内的灰度共生矩阵特征参数，将每个窗口内的灰度共生矩阵特征参数串联得到灰度共生矩阵特征向量；将聚合通道特征向量和灰度共生矩阵特征向量送入软级联Adaboost分类器进行训练，获取级联的分类器一和分类器二；测试阶段，将待测图像按帧读取，提取其ACF特征，获取聚合通道特征向量；将聚合通道特征向量送入分类器一中进行分类，获取作为候选目标的坐标和目标窗口；依据坐标和目标窗口获取灰度共生矩阵特征向量，并将其送入分类器二中排除背景干扰，得到最终目标的输出结果。