基于改进型LBP特征的监控视频行人检测

对图像和视频中的不同类别的对象的检测是计算机视觉研究的基本任务。行人检测是一个热门的研究课题。行人是交通系统中的主要参与者,所以对视频监控系统中的行人检测对智能交通系统的研究和应用有着重要的意义。由于光线,颜色,尺度和姿势等各方面的差别,行人检测是一个具有挑战性的问题。有效特征的提取是这个问题的关键。本文提出了一种基于改进型的局部三值模式(LTP)特征的行人检测方法,提取的特征中包含梯度信息,纹理和尺度信息,采用前景分割的方法完成了检测任务。CAVIAR序列实验证明用此方法提取的特征结合支持向量机可以有效地检测出真实场景监控视频中的行人。