红外行人检测：广义二维PCA与稀疏表示的解决方案

本文主要探讨了"广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测"这一课题，发表于2014年的《重庆邮电大学学报（自然科学版）》第二十六卷第二期。红外行人检测作为智能视频监控和车辆安全驾驶等领域的关键技术，其在低光照环境下的性能至关重要。传统方法在处理红外图像时，往往面临特征降维导致的空间结构信息丢失问题，这直接影响了检测的准确性。 为解决这一问题，研究人员提出了一种创新的算法，其核心是结合广义二维主成分分析（Generalized Two-Dimensional Principal Component Analysis，G2DPCA）和稀疏表示技术。该算法分为两个主要阶段： 1. 第一阶段，利用G2DPCA方法提取图像的二维主导特征分量。G2DPCA能够更好地保留图像的空间结构信息，相比于传统的一维PCA，它能更有效地捕捉到行人目标的复杂几何特性。通过这种方法，研究人员构建了一个行人目标的超完备特征字典，这个字典包含了丰富的视觉特征，有助于后续的识别过程。 2. 第二阶段，通过滑动窗口技术对图像进行局部区域划分，对每个子图运用基追踪算法求解稀疏表示系数向量。稀疏表示是一种将数据表示为少数关键模式的组合的技术，这有助于减少噪声干扰，同时保持目标的显著特征。通过对每个子图进行稀疏编码，算法可以找到最能代表行人目标的特征表示。 算法最后定义了一个评估函数，用于度量每个子图中可能存在行人目标的概率。通过比较子图之间的相似性以及与预先定义的行人模板的匹配程度，确定是否存在行人。同时，通过设定相邻标记框的最小距离，避免误报并提高整体检测的精确性。 实验结果显示，这种方法在红外图像行人检测上表现出色，不仅能够有效检测出行人，而且具有良好的鲁棒性和抗噪声能力。该算法的关键在于兼顾了空间结构信息的保持和特征的稀疏性，从而提高了红外行人目标检测的准确性和效率。 关键词：红外图像、广义二维主成分分析、稀疏表示、行人检测。这项研究不仅为红外行人检测技术提供了新的解决方案，也为相关领域的研究者提供了一个有效的理论框架和实践参考。