复杂背景下的行人检测与分割

摘要：

传统的目标检测算法在复杂环境下受到背景因素的干扰,分割出来的目标往往不能满足后期处理的需要;由于分割的好坏直接影响后期的目标跟踪的实时性和精确性的高低.鉴于此,在进行图像跟踪和识别之前,先对目标进行检测和精准的分割,提出了在AdaBoost算法中在原始Harr_like特征的基础上添加梯形特征,检测出目标的大致位置,将其作为蛇形分割的初始位置,改进蛇形分割的能量函数,分割的行人边界逐步进行收缩直至能量最小,提取出行人的真正区域.对比性实验表明改进后的算法满足实时性要求和精度要求,在一定程度上达到智能化的需求.

关键词：行人检测、行人分割、AdaBoost、蛇形分割

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：177-181