文件名称：论文研究-视频中基于LW-PGD和SVM的头肩部检测.pdf
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更新时间：2022-08-11 17:39:02
像素点梯度方向,方向梯度直方图,HSV颜色特征,支持向量机,头肩部检测
针对视频中的行人检测问题，提出了LW-PGD（locating windows based on the pixel gradient direction of the top of head）快速定位头肩部和基于融合特征检测的方法。首先利用头顶像素点的梯度方向具有固定范围这一特性在前景中找出头顶候选点，根据该点快速确定人体头肩部区域，将其作为待测窗口；然后提取待测窗口的方向梯度直方图（histogram of oriented gradient，HOG）特征和HSV（hue saturation value）颜色特征；最后采用支持向量机（support vector machine，SVM）训练得到人体头肩部的分类器。实验表明，与传统的滑动窗口搜索方法相比，根据头顶点可以快速选取含有人体头肩部的待测窗口，提高了检测的效率；HOG和HSV多特征融合提高了检测的精确性，从而提出的算法有助于后续的行人分析。