多特征多阈值级联AdaBoost行人检测器 - 交通运输工程学报 - 长安大学.PDFVIP

第 卷 第 期 交 通 运 输 工 程 学 报 １５ ２ Ｖｏｌ．１５ Ｎｏ．２ 　 　 年 月 ２０１５ ４ Ａ ｒ．２０１５ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎ ｐ ｐ ｇ ｇ 文章编号： （ ） １６７１１６３７２０１５０２０１０９０９ 多特征多阈值级联 ＡｄａＢｏｏｓｔ行人检测器 崔 华，张 骁，郭 璐，袁 超，薛世焦，宋焕生 　 　 　 　 （长安大学 信息工程学院，陕西 西安 ７１００６４） 　 摘 要：为了满足更快、更准、更鲁棒的行人检测需求，考虑交通监控视频图像质量不高与局部特征 　 不明显的缺点，采用简单的行人特征来实现行人检测。除矩形度、高宽比、轮廓复杂度、宽度比、行 人面积特征外，特定选用了对遮挡等干扰具有强鲁棒性的头部圆形度这一简单的局部特征。考虑 交通监控视频图像中行人的尺寸变化，引入区域划分策略划分图像区域。兼顾高检测率和低误检 率，根据分类误差最小原则与正样本分类率最大原则训练多个单特征多阈值 ＡｄａＢｏｏｓｔ行人检测 器。为了优化多个行人检测器级联后的检测性能，在兼顾检测性能和检测速度的基础上，定义了以 贡献率作为行人检测器的级联规则，依据贡献率大小确定的级联次序为基于高宽比、宽度比、矩形 度、行人面积、轮廓复杂度和头部圆形度的行人检测器，依次进行级联，建立了新的多特征多阈值级 联 行人检测器。选用 个交通场景对行人检测器进行测试，并与单级 行人检 ＡｄａＢｏｏｓｔ ３ ＡｄａＢｏｏｓｔ 测器与现有 种级联 行人检测器进行比较。分析结果表明：在 个交通场景的检测中， ２ ＡｄａＢｏｏｓｔ ３ 相比其他几种行人检测器，多特征多阈值级联 ＡｄａＢｏｏｓｔ行人检测器具有较高检测率、较快的检测 速度和较低误检率，检测率最低为 ，误检率最高为 ，检测时间小于 ，满足交通场 ９６．７０％ ０．６７％ ５ｓ 景中对行人检测实时性和可靠性的要求。 关键词：交通图像处理；行人检测；特征提取； 分类器；区域划分；级联规则 ＡｄａＢｏｏｓｔ 中图分类号： 文献标志码： Ｕ４９１．６ Ａ 　　　 犆犪狊犮犪犱犲犃犱犪犅狅狅狊狋犲犱犲狊狋狉犻犪狀犱犲狋犲犮狋狅狉狑犻狋犺 狆 犿狌犾狋犻犳犲犪狋狌狉犲狊犪狀犱犿狌犾狋犻狋犺狉犲狊犺狅犾犱狊 ， ， ， ， ， ＣＵＩＨｕａ ＺＨＡＮＧＸｉａｏ ＧＵＯＬｕ ＹＵＡＮＣｈａｏ ＸＵＥＳ