基于多尺度方向特征的行人檢測(cè)算法的中期報(bào)告

基于多尺度方向特征的行人檢測(cè)算法的中期報(bào)告一、研究背景和意義在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，行人檢測(cè)一直是一個(gè)重要的研究方向。它不僅是許多自主導(dǎo)航和智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)，同時(shí)也是其他應(yīng)用領(lǐng)域如視頻監(jiān)控、安防等方面的必要工具。行人檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)被廣泛研究的問(wèn)題，已經(jīng)有很多方法被提出來(lái)解決該問(wèn)題。與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法在行人檢測(cè)方面取得了很大的成功。本文基于多尺度方向特征，提出了一種新的行人檢測(cè)算法，對(duì)該算法做中期報(bào)告。二、算法原理多尺度方向特征行人檢測(cè)算法的主要思想是：使用方向梯度直方圖（HOG）算法提取行人區(qū)域特征，進(jìn)而利用多尺度圖像和方向特征進(jìn)行行人檢測(cè)。1.方向梯度直方圖（HOG）的特征提取方向梯度直方圖（HOG）是一種廣泛用于目標(biāo)識(shí)別的特征提取方法。該方法首先將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后將灰度圖像分成較小的柵格單元。對(duì)于每一個(gè)柵格單元，計(jì)算它內(nèi)部像素的梯度方向和梯度模值，并將每個(gè)柵格單元的梯度信息按照角度分為若干個(gè)直方圖條目，并將其歸一化。因此，HOG特征主要由梯度表示的圖像方向信息構(gòu)成。2.多尺度圖像的生成為了解決不同尺度下圖像的行人檢測(cè)問(wèn)題，在該算法中使用了多尺度圖像。具體來(lái)說(shuō)，將原始圖像分別縮小到不同的比例來(lái)生成多尺度圖像集合，每個(gè)尺度生成一個(gè)候選輸入，而不同尺度的縮放系數(shù)則取決于輸入圖像尺寸。然后，對(duì)于每個(gè)尺度的圖像，使用HOG算法提取其特征。3.行人檢測(cè)完成特征提取之后，對(duì)其進(jìn)行行人檢測(cè)。該算法使用支持向量機(jī)（SVM）對(duì)行人區(qū)域進(jìn)行分類，將檢測(cè)到的行人區(qū)域標(biāo)記為目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。三、算法實(shí)現(xiàn)本算法采用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，其中使用OpenCV和Scikit-learn庫(kù)完成了圖像處理和SVM分類器的訓(xùn)練與預(yù)測(cè)。具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括以下幾個(gè)步驟：1.讀取圖像并預(yù)處理首先，讀取待檢測(cè)圖像并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括尺寸的歸一化和模糊處理。最后，將預(yù)處理后的圖像輸入到多尺度圖像生成器中。2.多尺度圖像生成根據(jù)設(shè)定的縮放系數(shù)，將原始圖像縮小到不同的比例生成多尺度圖像，每個(gè)尺度對(duì)應(yīng)一個(gè)候選輸入。然后對(duì)每個(gè)輸入使用HOG算法提取其特征。最終得到的特征向量集即為SVM訓(xùn)練的輸入。3.SVM分類器訓(xùn)練對(duì)SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，使用已標(biāo)記的行人和非行人區(qū)域樣本進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。訓(xùn)練結(jié)束后，將訓(xùn)練好的SVM分類器保存到硬盤中，準(zhǔn)備用于測(cè)試。4.行人檢測(cè)對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行行人檢測(cè)。將每一個(gè)候選輸入的特征向量輸入到SVM分類器中進(jìn)行分類，將被分類為行人的候選區(qū)域標(biāo)記出來(lái)，生成目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果本算法在行人檢測(cè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，包括INRIA，ETH和Daimler等數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法在不同數(shù)據(jù)集上都能取得較好的檢測(cè)結(jié)果，并且相對(duì)于傳統(tǒng)算法，該算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率有明顯提升。五、總結(jié)和展望本文基于多尺度方向特征提出了一種新的行人檢測(cè)算法。該算法通過(guò)多尺度圖像和方向特征對(duì)行人進(jìn)行檢測(cè)，在不同數(shù)據(jù)集上都得到了較好的結(jié)果。但是，還存在一些問(wèn)題需