高效行人检测：轮廓粗筛与HOG细粒度结合

本文介绍了一种结合轮廓粗筛和HOG细分的快速行人检测方法，旨在解决当前行人检测技术中存在的虚警率高和运算效率低的问题。方法的实施分为两个关键步骤： 1. 轮廓粗筛：首先，利用轮廓的几何特征进行初步筛选。通过检测图像中的边缘和形状，这种方法可以快速识别出可能包含行人的区域，减少不必要的计算。接着，利用轮廓的不变矩特征进行第二层筛选，这是对第一层筛选结果的进一步确认，有助于去除那些形状和位置不符合行人特征的目标，从而降低虚警率。 2. HOG细分与线性SVM分类：在确定了可疑图像块后，只对这些区域提取HOG特征，这是为了减少计算负担，提高运算效率。HOG是一种用于描述局部纹理的特征，它能够捕捉到物体在空间上的局部结构。通过与线性支持向量机（SVM）相结合，进行特征分类，这种方法具有较高的分类准确性和鲁棒性，有助于进一步降低虚警率，即误报的可能性。 这种方法的优势在于，通过针对性地在可疑区域提取HOG特征，而不是在整个图像上进行，极大地降低了特征提取的时间消耗。同时，轮廓粗筛和HOG细分的结合使得算法能够更精确地定位行人，避免了过多的误判。实验结果显示，该方法在INRIA数据集上进行了训练，而在Caltech数据集上进行验证，证明了其在行人检测中的虚警率较低且运算效率较高，适应于对速度和准确性有较高要求的应用场景，如视频监控和图像搜索。 本文提出的方法提供了一种有效的方法来改进现有的行人检测技术，通过减少冗余计算和提高特征选择的精度，实现了更快、更准确的行人检测，对于实际应用中的高效性能提升具有重要意义。