结合SVM分类器与HOG特征提取的行人检测

被引:77
作者
徐渊 [1 ]
许晓亮 [1 ]
李才年 [1 ]
姜梅 [1 ]
张建国 [2 ]
机构
[1] 深圳大学信息工程学院
[2] 深圳市振华微电子有限公司
关键词
现场可编程门阵列; 流水线; 查找表; 方向梯度直方图; 支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对基于方向梯度直方图(HOG)的行人检测方案存在运算量大、实时性差的问题,设计一个内嵌支持向量机(SVM)分类器的HOG特征提取归一化模块,并将其应用于行人检测。提出两级流水线架构,第1级采用16×16像素块扫描,并结合查找表的方式生成HOG,以减少乘法器资源消耗量,第2级将15路并行SVM内嵌到HOG归一化模块中,通过提前启动SVM降低15路SVM乘累加器的位宽。利用面向硬件实现的自动消除检测重复性算法,进一步提高检测准确性。实验结果表明,该方案能够以100 MHz时钟频率运行在Spartan6 FPGA芯片上,每秒可处理47帧SVGA(800×600)分辨率的图像,具有较高的行人检测实时性和准确率。
引用
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页码:56 / 60+65 +65
页数:6
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