基于稀疏表示分类行人检测的二级检测算法

利用快速特征金字塔的方法进行行人检测,在检测的结果中存在许多误检的窗口,降低了检测行人的精确度。为了减少误检窗口数,本文提出了一种两级级联的行人检测方法:在快速特征金字塔检测结果的基础上,利用稀疏表示分类的方法进一步地减少误检窗口的数量。在训练阶段,分别对正负样本提取改进的HOG和改进的HOG+LBP特征,建立过完备字典;在检测阶段使用带有局部区域权重的稀疏表示求解稀疏系数,分别求取正负样本稀疏系数之和,以它们的比例作为误检窗口的判别依据。实验结果表明,加入二级检测器大大减少了误检窗口的数目,降低了对数平均漏检率,提高了检测的平均精确度,在检测时间上基本满足了实时检测的要求。