改进的AdaBoost与SVM在人体检测中的应用

随着计算机技术和人工智能的快速发展，目标检测已经成为计算视觉领域的核心议题，特别是人体检测这一子领域，它涵盖了人体识别、跟踪以及步态识别等多个应用场景，对于人机交互和智能视频监控至关重要。人体检测作为计算机视觉中的关键技术环节，其任务在于精确地从复杂的背景中识别和定位人体，这在面对人体姿态变化、服装多样性、复杂环境和光照条件变化等挑战时显得尤为关键。 目前，人体检测方法主要分为两类：基于弱分类器学习的AdaBoost和基于支持向量机(SVM)的方法。AdaBoost通过大量样本训练，构建人体统计模型，理论上能优化识别性能，但前提是样本量庞大。这种方法的优点是能提升分类准确度，但计算效率可能较低。相比之下，SVM利用结构风险最小化原理，虽然可以减少样本需求，获得较好的分类性能，但可能会牺牲一定的实时性，因为其处理速度相对较慢。 本文针对这些问题，提出了一个改进的AdaBoost与SVM相结合的算法。首先，对AdaBoost算法进行优化，改变矩形特征的输出形式，不仅提升了区分候选目标边缘与平坦区域的能力，还显著减少了特征数量，从而提高了算法的计算速度。其次，引入链式梯度特征，这种特征能根据样本边缘的纹理分布自动合并生长，使特征子窗口更聚焦于人体边缘，进一步增强了特征选择的针对性。 针对AdaBoost对特征波动敏感的问题，文中提出模糊化划分相邻区间，降低了算法对特征波动的敏感性，提升了稳定性。此外，为了减少误检，作者将级联SVM分类器融入算法，利用SVM的二次检测功能来过滤掉可能的误识别，从而提高整体的人体检测准确性和鲁棒性。 总结来说，本文研究的基于改进AdaBoost和SVM的人体检测算法，通过优化特征提取和处理策略，兼顾了分类精度和计算效率，为实际场景中的人体检测提供了有效的解决方案。关键词包括人体检测、AdaBoost、支持向量机、特征提取，以及如何在复杂环境中有效提升算法性能。