基于Joint HOG特征复杂场景下的头肩检测

视频监控领域的行人检测是一项重要的研究课题,然而很多情况下行人姿态多样、相互遮挡使得检测变得困难,故采用了头肩的轮廓特征来进行检测。头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法,并根据头肩的对称性特点,提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后,接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明,本文的方法取得了80%~90%的准确率,并且完全可以用于实时处理。