基于RGB-D多通道特征的行人檢測

林 晶, 謝伙生

(福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院， 福建 福州 350116)

基于RGB-D多通道特征的行人檢測

林 晶, 謝伙生

(福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院， 福建 福州 350116)

針對行人檢測易受物體遮擋以及光照變化干擾的問題， 提出一種融合顏色與深度信息的多通道特征行人檢測方法. 首先， 顏色采用ChnFtrs方法中的通道， 深度在其基礎(chǔ)上引入法向量方向通道， 并用快速圖像特征金字塔來加速顏色和深度的通道特征的計(jì)算. 其次， 通道特征作為級聯(lián)AdaBoost的候選特征點(diǎn)集輸入， 分別訓(xùn)練得到顏色和深度分類器， 按一定比例權(quán)重融合顏色和深度信息進(jìn)行檢測. 實(shí)驗(yàn)表明， 該方法提高了檢測精度， 對光照變化、 物體遮擋具有較好的魯棒性.

行人檢測； RGB-D； 級聯(lián)AdaBoost； 多通道特征

0 引言

行人檢測即判斷給定圖片序列有無直立的行人， 是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)的一項(xiàng)重要工作. 在智能視頻監(jiān)控、 機(jī)器人、 汽車輔助駕駛、 游戲娛樂等方面都有廣泛的應(yīng)用.

近年來， 行人檢測在速度和精度上都有了很大的提高. Dalal[1]提出的梯度方向直方圖(histogram of oriented gradients， HOG)是至今廣泛使用的行人特征描述子， 通過在檢測窗口內(nèi)劃分單元格(cell)分別統(tǒng)計(jì)梯度直方圖， 分塊(2×2 cell)規(guī)范化cell， 連接窗口內(nèi)所有塊構(gòu)成描述子. 針對HOG特征維度高、 計(jì)算慢等特點(diǎn)， Zhu等[2]利用積分直方圖技術(shù)[3]和構(gòu)建級聯(lián)AdaBoost分類器來快速計(jì)算訓(xùn)練HOG特征. Wojek等[4]則在GPU上并行實(shí)現(xiàn)HOG， 達(dá)到實(shí)時的行人檢測. Dollar等[5]提出了積分通道特征的概念， 它實(shí)現(xiàn)了特征的快速計(jì)算， 并從不同的角度集……