基于HOG和block权重的快速人体检测方法

为解决HOG行人检测过程缓慢的问题,在梯度向量直方图HOG中引入block权重的概念,通过合理筛选block,组成行人的特征向量,然后使用线性SVM作为分类器,重新进行学习,达到减少信息冗余、提高检测效率的目的。在INRIA库上进行实验,结果表明,通过合理选择block,能够在不影响检测效果的情况下,显著减少block的数目,达到提高检测速度的目的。