Hadoop云平台下基于HOG特征和Adaboost分类器的快速行人检测算法

行人检测在安保领域、无人驾驶领域、机器视觉领域以及多媒体分析领域等具有广泛的应用;针对目前行人检测技术运算量大、实时性差等不足,提出了一种Hadoop云平台下基于梯度直方图(HOG)特征和Adaboost算法的快速行人检测方法;该方法首先利用云计算模式提取图片的HOG特征,然后利用PCA方法对提取特征降维,最后使用Adaboost算法构建分类器对降维特征进行分类;利用不同场景照片对本文方法进行实验,仿真结果表明,在保持较高检测准确度前提下,采用Hadoop云计算的检测速度比传统的基于HOG特征行人检测算法提高将近五倍,有效提高检测算法的实时性。