联合部件特征与增强SVM的行人检测算法

为解决遮挡、姿态变化等局部变化引起的行人检测性能下降问题,提出一种融合全局和局部特征的行人检测方法。首先,将人体分为全局和局部6个部件;然后,改进Haar-like特征描述子,用于快速提取人体局部部件特征,再融合全局部件的方向梯度直方图特征,构建人体的联合部件特征。最后,结合增强学习思路改进支持向量机学习方法,对联合部件特征进行训练和分类。实验结果表明,该方法正确率高,虚警率低,受遮挡、姿态变化影响小。