基于显著性检测与HOG-NMF特征的快速行人检测方法

作     者：孙锐 陈军 高隽 Sun Rui;Chen Jun;Gao Jun

作者机构：合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 奇瑞汽车博士后工作站芜湖241009 奇瑞汽车股份有限公司前瞻技术科学院芜湖241009 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2013年第35卷第8期

页      面：1921-1926页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61001201) 安徽省博士后科研项目资助课题 

主　　题：行人检测 显著性检测(SD) 方向梯度直方图(HOG) 非负矩阵分解(NMF) 交叉核支持向量机(IKSVM) 

摘      要：行人检测在机器人、驾驶辅助系统和视频监控等领域有广泛的应用,该文提出一种基于显著性检测与方向梯度直方图-非负矩阵分解(Histogram of Oriented Gradient-Non-negative Matrix Factorization,HOG-NMF)特征的快速行人检测方法。采用频谱调谐显著性检测提取显著图,并基于熵值门限进行感兴趣区域的提取;组合非负矩阵分解和方向梯度直方图生成HOG-NMF特征;采用加性交叉核支持向量机方法(Intersection Kernel Support Vector Machine,IKSVM)。该算法显著降低了特征维数,在相同的计算复杂度下明显改善了线性支持向量机的检测率。在INRIA数据库的实验结果表明,该方法对比HOG/线性SVM和HOG/RBF-SVM显著减少了检测时间,并达到了满意的检测率。