一种基于支持向量机的行人识别方法研究

被引：2

作者：

郭烈 ^{[1
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]}

张明恒 ^{[2
]}

李琳辉 ^{[2
]}

赵一兵 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室

[2] 大连理工大学汽车工程学院

来源：

大连理工大学学报 | 2011年 / 51卷 / 04期

关键词：

汽车主动安全; 行人识别; AdaBoost算法; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

研究了基于支持向量机的车辆前方行人识别方法.通过提取样本的类Haar特征,采用AdaBoost算法训练得到了分割行人的级联分类器,实现了行人候选区域的快速分割;提取了样本的纹理特征、对称性特征、边界矩特征以及梯度方向特征,组成表征行人的多维特征向量,采用支持向量机训练得到了识别行人的分类器.试验结果验证了所提算法的有效性,获得约75%的行人检测率.

引用

页码：604 / 610

页数：7

共 6 条

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不详 .

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