基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法
作者单位:

常州大学,,

中图分类号:

TP391.41

基金项目:

产学研联合创新资金--前瞻性联合研究项目(BY2013024-06)

  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [19]
  • | | | |
  • 文章评论
    摘要:

    传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。

    Abstract:

    The traditional HOG algorithm extracts pedestrian features from whole image, a large number of non-human window calculation is bound to reduce the accuracy and efficiency of detection. In this connection, a pedestrian detection and tracking method based on OTSU segmentation and HOG feature was proposed. The image was segmented by the OTSU algorithm with the best threshold value, on the basis of the segmentation region, the image contour could be generated through canny edge detection, and methods of applying symmetry to calculate the image edge could determine human candidate region. Then combining HOG features after PCA dimensionality reduction with Hidden Markov Model to detect and verify pedestrian candidate region. Finally, taking determined pedestrian area as the tracking window to complete tracking pedestrian by using CamShift algorithm. Several experiments results prove that the efficiency and accuracy of pedestrian detection were improved by the method of this paper, and its tracking performance was stable and reliable.

    参考文献
    [1]孙锐, 陈军, 高隽. 基于显著性检测与HOG-NMF特征的快速行人检测方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(8): 1921-1926.
    [2]杨涛, 李静, 潘泉, 等. 基于场景模型与统计学习的鲁棒行人检测算法[J]. 自动化学报, 2010, 36(4): 499-508.
    [3]郭立君, 刘曦, 赵杰煜, 等. 结合运动信息与表观特征的行人检测方法[J]. 软件学报, 2012, 23(2): 299-309.
    [4]徐腾, 黄铁军, 田永鸿. 车载视觉系统中的行人检测技术综述[J]. 中国图象图形学报, 2013, 18(4): 359-367.
    [5]郭劲智. 视频图像行人检测方法研究[D]. 华南理工大学, 2012.
    [6]周科嘉. 基于HOG特征和模板匹配的行人检测与跟踪研究[D]. 吉林大学, 2014.
    [7]郭烈, 高龙, 赵宗艳. 基于车载视觉的行人检测与跟踪方法[J]. 西南交通大学学报, 2012, 47(1): 19-24.
    [8]梁建勇, 蔡晓东, 毕伟伟, 等. 高效和鲁棒行人检测与跟踪算法研究[J]. 桂林电子科技大学学报, 2014, 34(5): 399-405.
    [9]张绍明, 胡建平, 施扬. 基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2015, 43(12): 1883-1887.
    [10]种衍文, 匡湖林, 李清泉. 一种基于多特征和机器学习的分级行人检测方法[J]. 自动化学报, 2012, 38(3): 375-381.
    [11]李伟, 何鹏举, 杨恒, 等. 基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法[J]. 计算机应用研究, 2012, 29(9): 3571-3574.
    [12]戚晓伟, 陈秀宏. 改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(31): 150-155.
    [13]OTSU N. A threshold selection method from gray-level histogram[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybemetics, 1979, 9(1): 62-66.
    [14]曾春, 李晓华, 周激流. 基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测[J]. 计算机工程, 2009, 35(24): 182-184.
    [15]姚雪琴, 李晓华, 周激流. 基于边缘对称性和HOG的行人检测方法[J]. 计算机工程, 2012, 38(5): 179-182.
    [16]Dalal N and Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, USA, 2005: 886-893.
    [17]汪成亮, 周佳, 黄晟. 基于高斯混合模型与PCA-HOG的快速运动人体检测[J]. 计算机应用研究, 2012, 29(6): 2156-2160.
    [18]宦若虹, 杨汝良. 基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(9): 2051-2054.
    [19]潘奇明, 程咏梅. 基于隐马尔可夫模型的运动目标轨迹识别[J]. 计算机应用研究, 2008, 25(7): 1987-1991.联系方式
    相似文献
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

徐守坤,王斌,石林,瞿诗齐.基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法计算机测量与控制[J].,2016,24(10).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:1488
  • 下载次数: 56
  • HTML阅读次数: 0
  • 引用次数: 0
历史
  • 收稿日期:2016-04-27
  • 最后修改日期:2016-05-23
  • 录用日期:2016-05-23
  • 在线发布日期: 2016-11-09
文章二维码