基于感兴趣区域特征融合的行人检测方法研究

近年来,伴随着智能车辆的快速发展,行人检测在车辆辅助驾驶方面越来越受到重视。提出一种二维显著性纹理算子(Two-dimensional Significant Local Binary Pattern,TS-LBP),该算子能够反映图像的纹理特征、显著性特征同时具有较强的抗噪声性能。首先提取感兴趣的目标区域,再提取目标区域颜色与纹理特征的融合特征对目标进行特征描述,最后采用Adaboost算法训练得到一个行人分类器对行人进行识别。实验结果表明,该方法检测快速准确,具有较好的检测效果。