一种高可靠性的头部校验夜间行人快速识别方案

摘要：

针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的支持向量机对目标进一步识别,同时利用快速分类支持向量机(FCSVM)降低运算所需的开销,确保实时性,最后通过头部校验方法对误检目标进一步分析评估,进一步提高图像匹配的准确度.实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中,均具有良好的实用性.

关键词：夜间行人检测、统计学习、熵加权、快速分类支持向量机、头部校验

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“十二五”科技支撑计划课题资助项目2012BAH32F06

在线出版日期：2015-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：785-792