行人检测介绍讲解
监控视频中的行人识别与跟踪技术研究
监控视频中的行人识别与跟踪技术研究随着互联网和智能技术的迅速发展，监控视频技术在城市安全管理、交通监控、行人识别与跟踪等领域扮演着重要的角色。
行人识别与跟踪技术是指通过监控视频，准确地识别出视频中的行人，并能够在连续的帧中跟踪行人的移动轨迹。
这项技术在安全防控、犯罪侦查以及行人行为分析等方面具有重要的应用价值。
行人识别技术是实现行人跟踪的基础，其目的是从监控视频中准确地识别行人的位置和姿态。
在行人识别的过程中，需要解决以下几个关键问题：一、行人的检测：行人检测是指在监控视频中将行人目标与背景等其他因素准确地分离开来。
传统的行人检测方法主要基于图像特征提取和机器学习算法，如Haar特征、HOG（方向梯度直方图）特征等。
近年来，深度学习的发展极大地推动了行人检测的性能，特别是基于卷积神经网络的方法。
二、行人的识别：行人识别是指根据行人的外貌特征或身体结构特征，将其与数据库中的行人进行匹配，从而实现行人的个体识别。
行人识别方法主要有基于图像特征和基于深度特征的方法。
在行人识别任务中，基于深度学习的方法在准确性和鲁棒性方面更具竞争力。
三、行人的跟踪：行人跟踪是指在连续的监控帧中，准确地追踪行人目标的移动轨迹。
行人跟踪方法主要包括基于特征点的方法、基于轮廓的方法和基于深度学习的方法。
目前，基于深度学习的行人跟踪方法在目标匹配的准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展，逐渐成为主流的研究方向。
行人识别与跟踪技术的发展，不仅在提高城市安全管理和犯罪侦查的能力方面发挥了重要作用，还在交通领域具有重要意义。
在交通监控系统中，行人识别与跟踪技术可以用于交通事故预警、行人行为分析等应用。
例如，在交通事故预警系统中，当监控视频中的行人突然出现在马路上时，系统可以及时发出警报，提醒司机注意。
此外，行人识别与跟踪技术在行人行为分析中也起到重要作用。
通过对行人的轨迹分析，可以研究行人的行为规律，为城市规划、交通优化等领域提供数据支持。
行人检测ppt课件
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
动目标并且该轮廓能够自动连续地更新例如 :Paragios 等利用短程线的活动 轮廓, 结合 Level Set 理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目 标;Peterfreund采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓跟踪非刚性的运动物体 .(3) 基于区域的跟踪.基于 区域的跟踪 方法目前 己有较多的 应用例 如,Azarbayejani在人的运动跟踪中使用了区域模型 ,将人体看作由头、躯 干 、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成,利用高斯分布建立人体和场 景的模型 ,属于人体的像素被归属于不同的身体部分, 通过跟踪各个小区域 块来完成整个人的跟踪.(4)基于特征的跟踪.主要是将图像特征从一幅图像到 另一幅图像对应起来 ,包括特征提取和特征匹配两个过程 ..
• (4)运动描述 .由于行人是非刚体物体 ,对它的运动描述非常困难 ,即使可由物理模型 来描述 ,也同样受到模型复杂不统一的限制 .随着行人运动分析研究和其它相关技术 的发展, 下述几个方面已经成为未来的发展趋势 :(1)各种不同方法有机结合.将各种 不同方法有机结合起来是行人检测技术的发展趋势,也是一个重要的研究方向.例如:将 基于模型和基于特征的方法相结合,活动轮廓模型与光流模型相结合等方法对行人进行 检测与跟踪.(2)结合运动信息的人体检测 .人体的运动信息是人体区别于背景的重要 信息。行人交通的视频检测方法综述在摄像机运动的情况下 ,如果能够充分利用人体 的运动信息来增强运动人体的检测, 同时又不降低静止人体的检测, 就能比当前应用 于移动背景情况下的行人检测方法的检测率高.(3)基于视觉神经机理的人体检测技术 研究当前人体检测的搜索策略是遍历搜索机制,没有利用行人所处场景的情境知识 ,比 较耗时 .如果模拟人和动物的视觉感知、认知机理, 以神经元为基本结构和功能单位 构建视觉神经网络模型 ,在神
智能交通系统中的行人行为识别与预测
智能交通系统中的行人行为识别与预测智能交通系统是一种融合了计算机视觉、人工智能和交通工程技术的创新型交通管理系统。
其中，行人行为识别与预测是智能交通系统中至关重要的一项技术。
通过识别行人的行为，智能交通系统能够提供更安全、高效的行人出行环境，并为城市规划和交通管理提供重要的数据支持。
一、行人行为识别行人行为识别是指通过计算机视觉技术，对摄像头监测到的行人行为进行自动识别和分析。
这项技术基于深度学习算法，通过对大量标记好的行人图像样本进行训练，使计算机能够自动学习并识别行人的不同行为。
1. 行人检测：行人检测是行人行为识别的第一步。
它利用计算机视觉技术中的目标检测算法，如卷积神经网络（CNN），对视频或图像中的行人进行定位和标注。
2. 行人追踪：行人追踪是指在视频序列中跟踪行人的运动轨迹。
该技术结合了目标检测和运动估计的算法，能够持续跟踪行人的位置和速度。
3. 行人姿态估计：行人姿态估计是通过计算机视觉技术分析行人的姿态。
通过获取行人的姿态信息，可以进一步识别出行人的行为，例如行走、奔跑、停留等。
4. 行人行为分类：行人行为分类是指将行人的行为划分为不同的类别，例如横穿马路、停留等。
该技术可以通过训练大量标记好的行人行为样本，使用机器学习算法进行行为分类标签的预测。
二、行人行为预测行人行为预测是指利用历史行人行为数据和环境信息，预测行人未来的行为，以提前做出相应的交通调度安排和预警措施。
行人行为预测技术对于交通管理具有重要意义，特别是在拥挤的城市交通场景中。
1. 基于轨迹的预测：基于轨迹的预测方法是将行人历史运动轨迹作为输入，通过机器学习或深度学习算法，预测行人未来的行为。
该方法可以利用时空特征来分析行人在不同时间段和空间位置上的行为模式。
2. 基于环境的预测：基于环境的预测方法是利用交通环境信息，如道路状况、交通信号灯等，结合行人的历史行为数据，预测行人未来的行为。
该方法可以通过建立行人行为模型，并结合环境信息进行行为预测。
基于图像处理的行人检测与行人行为分析研究
基于图像处理的行人检测与行人行为分析研究行人检测和行人行为分析是计算机视觉领域的重要研究方向，通过利用图像处理技术，可以实现对行人的自动检测和行为分析。
本文将介绍基于图像处理的行人检测与行人行为分析的研究进展及应用场景。
首先，行人检测是指通过图像处理技术来自动识别图像中的行人目标。
行人检测在许多应用中起着重要作用，如智能监控、交通管理和智能驾驶等。
目前，行人检测的方法主要包括传统的特征提取算法和基于深度学习的算法。
传统的行人检测方法通常基于局部特征和全局特征的融合。
例如，一种常用的方法是利用Haar特征和AdaBoost分类器来进行行人检测。
该方法通过训练分类器来学习行人和非行人的特征，然后在测试阶段使用分类器来判断图像中的目标是否为行人。
但是传统方法在复杂场景下的检测性能较差，检测准确率和鲁棒性有限。
基于深度学习的行人检测方法近年来取得了显著的进展。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），通过大规模数据集的训练可以有效地提取图像中的特征。
一种常用的深度学习模型是基于区域的卷积神经网络（R-CNN），它将图像划分为多个候选框，然后对每个候选框进行特征提取和分类。
此外，还有一些改进的深度学习模型，如快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）和区域卷积神经网络（Faster R-CNN），进一步提高了行人检测的性能和效率。
除了行人检测，行人行为分析是对行人动作、姿态和行为模式的研究和分析。
行人行为分析可以应用于视频监控、智能交通以及异常检测等领域。
行人行为分析的方法主要包括姿态估计、行人跟踪和行为识别。
姿态估计是对行人的姿态和动作进行估计和分析。
传统的姿态估计方法通常基于人工设计的特征和机器学习算法，如支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）。
近年来，深度学习方法在姿态估计中取得了较好的效果，如使用卷积神经网络进行姿态回归。
行人跟踪是指对视频序列中的行人目标进行连续追踪和定位。
行人跟踪的方法主要包括基于特征的跟踪和基于深度学习的跟踪。
视频监控中的行人检测技术研究
视频监控中的行人检测技术研究随着现代科技的不断发展，视频监控技术已经逐渐普及并被广泛应用于各个领域。
而在视频监控技术中，行人检测技术是其中非常重要的一个环节。
行人检测技术主要是通过计算机对监控视频中的行人进行识别和追踪，从而提高监控系统的自动化程度和工作效率。
本文将重点探讨视频监控中的行人检测技术研究，包括技术原理、研究现状、主要问题和未来发展趋势等方面进行分析和讨论。
一、技术原理视频监控中的行人检测技术主要是基于计算机视觉和图像处理技术来实现的。
其基本原理是利用摄像头对监控区域内的行人进行拍摄，并将拍摄到的图像或视频信号送入计算机系统中进行分析和处理，从而实现对行人的识别和追踪。
具体而言，行人检测技术主要包括如下几个步骤：（1）图像采集：视频监控系统通过摄像头对周围环境进行采集，并将采集到的图像或视频信号传输到上位机进行处理。
（2）行人检测：通过对采集到的图像或视频信号进行预处理和特征提取，从而提取行人的特征信息，利用图像处理和计算机视觉算法实现行人检测和识别。
（3）行人跟踪：通过对行人的特征信息和运动轨迹进行分析和计算，实现对行人的跟踪和追踪。
（4）行人分类：通过利用机器学习和数据挖掘等技术，对行人的视觉特征进行分类和识别，实现对行人的身份识别和行为分析等功能。
二、研究现状目前，视频监控中的行人检测技术已经取得了一定的研究成果。
其中，基于传统计算机视觉算法的行人检测方法已经比较成熟。
这种方法主要采用的是Viola-Jones算法，利用Haar级联检测器从图像中提取行人特征，然后通过AdaBoost算法进行分类识别，实现行人检测和跟踪等功能。
不过，这种方法存在着一定的局限性，对于光照变化、遮挡、姿态变化等因素的影响比较敏感，且准确率较低。
为了提高行人检测技术的准确率和鲁棒性，近年来，越来越多的研究者开始利用深度学习技术来解决这一问题。
深度学习技术主要采用的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等技术来进行图像处理和特征提取，从而实现对行人的检测和跟踪等功能。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪随着智能化技术的不断发展和普及，越来越多的应用场景需要对行人进行检测和轨迹跟踪。
行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于视频监控、交通管理、智能巡检等领域，具有重要的实际意义和应用价值。
本文将介绍基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪的方法与应用。
行人检测是指在视频图像中准确地识别出行人目标，并进行定位。
行人检测的关键在于准确地判断图像中的目标是否为行人，并将其与背景进行有效区分。
通过深度学习算法，可以让计算机模型学习到行人在图像中的特征和模式，并使用这些特征进行行人检测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。
这些算法能够对图像进行快速且准确的行人检测，实现实时监测和预警。
轨迹跟踪是指通过连续帧图像的时间序列，对行人在不同帧之间的运动进行跟踪与分析。
轨迹跟踪主要分为两个步骤：检测和匹配。
检测步骤利用行人检测算法对每一帧图像进行目标检测，得到每一帧中的行人目标区域。
匹配步骤则利用跟踪算法将相邻帧中的行人目标区域进行匹配，形成行人轨迹。
常用的轨迹跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。
这些算法能够有效地对行人进行轨迹分析，提供行人的运动轨迹和路径信息。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪具有广泛的应用前景。
在视频监控领域，利用行人检测与轨迹跟踪技术可以实现对人员的自动识别与跟踪，提高视频监控的效果和效率。
在交通管理领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以用于行人过马路的安全管理与交通流量分析，提供有关行人行为的统计和决策依据。
在智能巡检领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于巡检机器人和智能无人车等设备，提供智能化的巡检和运输服务。
然而，基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪面临一些挑战。
首先，图像数据的质量和噪声会影响算法的准确性和鲁棒性。
其次，行人的姿态、遮挡、尺度变化等因素也会对检测和跟踪结果产生影响。
此外，复杂的场景和多目标跟踪也是研究的难点之一。
项目6行人检测技术
项目6 行人检测技术——特征
2020/9/5
项目6 行人检测技术——特征
2020/9/5
项目6 行人检测技术——检测方法
➢ 基于特征分类的行人检测方法 ➢ 基于模型的行人检测方法 ➢ 基于运动特性的行人检测方法 ➢ 基于形状模型的行人检测方法 ➢ 小波变换和支持向量机 ➢ 神经网络方法
➢ 红外行人的检测：采用红外热成像摄像头，利用物体发出的 热红外线进行成像，不依赖于光照，具有很好的夜视功能， 在白天和晚上都适用，尤其是在夜间以及光线较差的阴雨天 具有无可替代的优势
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——仿真实例
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谢 谢！
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项目6 行人检测技术——检测函数
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项目6 行人检测技术——检测函数
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项目6 行人检测技术——仿真实20/9/5
项目6 行人检测技术——仿真实例
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项目6 行人检测技术——仿真实例
项目6 行人检测技术——定义
➢ 行人检测是采用安装在车辆前方的视觉传感器采集 前方场景的图像信息，通过一系列复杂的算法分析 处理这些图像信息，实现对行人的识别
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项目6 行人检测技术——类型
➢ 可见光行人的检测：采用的视觉传感器为普通的光学摄像头 ，非常符合人的正常视觉习惯，而且硬件成本十分低廉。但 是受到光照条件的限制，该方法只能应用在白天，在光照条 件很差的阴雨天或夜间则无法使用
智能交通系统中的行人检测与行为分析
智能交通系统中的行人检测与行为分析智能交通系统在现代城市交通管理中发挥着越来越重要的作用。
为了确保道路交通的安全和效率，我们需要对行人行为进行准确的检测与分析。
本文将介绍智能交通系统中的行人检测技术，并进一步探讨行人行为分析的方法和应用。
一、行人检测技术1. 图像处理方法图像处理是行人检测的关键环节之一。
通过对视频图像进行预处理和特征提取，可以有效地区分行人和其他对象。
常见的图像处理方法包括边缘检测、目标检测和目标跟踪。
边缘检测可以通过提取图像中的边缘信息来定位行人的位置。
目标检测方法则通过机器学习和深度学习算法，对图像进行分类和识别，从而实现行人检测的精准性和实时性。
2. 红外传感器技术红外传感器技术是一种非接触式的行人检测技术。
该技术利用红外传感器发射与接收红外线，通过检测行人的热量来实现行人的检测。
相比于图像处理方法，红外传感器技术在夜间或者光线不足的环境中具有更好的性能。
二、行人行为分析方法行人行为分析是指对行人在交通场景中的行为进行识别和分析。
它可以帮助交通管理者更好地了解行人的行为规律，并提供决策依据。
常见的行人行为分析方法包括轨迹分析、行人流量统计和行人行为识别。
1. 轨迹分析轨迹分析是对行人运动轨迹进行研究和分析。
通过采集行人的位置信息，可以获得行人的运动路径和速度等信息。
轨迹分析可以帮助交通管理者判断行人是否存在违规行为，如横穿马路或越过红灯等。
2. 行人流量统计行人流量统计是指对行人密度和流量进行分析和统计。
通过在路口或人行横道上布置传感器，可以实时获取行人通过的数量和密度。
行人流量统计可以帮助交通管理者了解交通拥堵情况，合理规划交通信号灯并优化交通流。
3. 行人行为识别行人行为识别是指对行人在交通场景中的行为类型进行识别。
通过利用机器学习和深度学习算法，可以将行人的行为分为不同的类别，如行走、奔跑、站立等。
行人行为识别可以帮助交通管理者判断行人是否存在危险行为，如逆行或堵塞交通等。
视频监控系统中的行人识别技术教程
视频监控系统中的行人识别技术教程近年来，随着视频监控技术的飞速发展，视频监控系统在公共安全、交通管理等领域发挥着越来越重要的作用。
其中，行人识别技术作为视频监控系统的核心技术之一，具有广泛的应用前景。
本文将介绍视频监控系统中的行人识别技术教程，以帮助读者了解该技术的基本原理和实现方法。
一、行人识别技术的基本原理行人识别技术是指通过视频监控系统中的摄像头捕捉行人的图像信息，并对其进行分析和识别的过程。
其基本原理可以总结为以下几个步骤：1. 行人检测：首先，在视频帧中进行行人检测，从图像中提取行人的位置和姿态以及其他特征信息，例如人体的轮廓、颜色等。
2. 特征提取：根据行人检测的结果，提取行人图像的特征向量，通常包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
这些特征可以描述行人的外观和结构信息。
3. 特征匹配：将提取到的特征向量与已知的行人特征库进行比对和匹配，以确定行人的身份。
匹配算法常用的有欧氏距离算法、K近邻算法等。
4. 行人跟踪：一旦行人被成功识别，监控系统将记录其运动轨迹，并实时更新行人的位置信息，以便追踪行人的活动。
二、行人识别技术的实现方法行人识别技术的实现方法具有多样性，下面列举几种常用的方法：1. 基于机器学习的方法：这是一种基于大量训练样本的数据统计分析方法。
通过收集和标注大量行人图像来训练算法模型，以实现对行人的准确识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
2. 基于深度学习的方法：深度学习算法在图像处理和模式识别领域表现出色。
利用深度神经网络模型（如卷积神经网络CNN）进行特征提取和分类，可以提高行人识别的准确度。
3. 基于轮廓模型的方法：在行人识别中，人体的轮廓信息是非常重要的特征之一。
通过提取人体轮廓并进行形状匹配，可以实现对行人的准确识别。
4. 基于行为分析的方法：行人的行为特征也可以用于行人识别。
例如，通过分析行人的步态、动作等行为信息，可以辅助行人的识别和跟踪。
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究随着科技的不断进步与发展，视频监控系统在监控安全领域扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与追踪技术是视频监控系统中的关键技术之一，它能够帮助监控系统识别并追踪目标人物。
本文将针对视频监控系统中的行人检测与追踪技术展开研究。
一、行人检测技术行人检测技术是视频监控系统中的基础技术，它能够实现对行人目标的准确识别。
行人检测技术的研究主要包括两个方面：特征提取和行人目标分类。
特征提取是行人检测技术的核心，它通过提取图像中的特定特征来区分行人目标与背景。
目前，常用的特征提取方法主要包括Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和CNN （Convolutional Neural Networks）特征等。
这些方法通过对图像中的灰度、方向梯度等信息进行提取，能够有效地区分行人目标与其他物体。
行人目标分类是基于特征提取的基础上，对行人目标进行分类和识别。
现有的行人目标分类方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。
传统机器学习算法如SVM（Support Vector Machine）、Adaboost等能够根据提取的特征进行分类，但其性能受制于特征的准确性。
而深度学习算法如卷积神经网络（CNN）通过多层神经网络的组合学习，能够实现更准确的行人目标分类和识别。
二、行人追踪技术行人追踪技术基于行人检测的结果，能够实现对行人目标在连续帧图像中的追踪。
行人追踪技术的研究主要包括目标跟踪和轨迹预测两个方面。
目标跟踪是指在视频监控系统中，实时追踪行人目标并不断更新其位置信息。
目前常用的目标跟踪方法有基于特征点的跟踪方法和基于外观模型的跟踪方法。
基于特征点的跟踪方法主要利用行人目标在连续帧之间的特征点进行匹配，通过跟踪这些特征点来实现行人目标的追踪。
而基于外观模型的跟踪方法则主要通过学习行人目标的外观模型，根据目标和背景之间的相似性来进行跟踪。
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汇报人：范俊
目录
? 行人检测方法分类 ? 行人检测的系统框架 ? 图像分割 ? HOG特征
行人检测的方法
非机器学 习的方法
1.帧差法 2.背景差分法
受场景影响 大，检测率 低、误报率 高
3.光流法
4.基于模板匹配法
行人 检测
基于机器 学习方法
基本采用 这种方法 来实现检 测
行人检测的系统框架
? 行人检测问题本质上是一种模式识别问 题，典型的模式识别系统框架如下图。
数
模
据
式
获
空
取
间
预
特 特征向量
特
处征
征
理提
空
取
间
分类器设计
类
模
型
式
空
识
分类决策
间
别
训练样本
特征提取
X
Y
分类器
和选择
样本 识别
目前主流的行人检测框架如下图。
测检
练训
像图描扫度尺多 集据数准标建创
取提征特
取提征特
策决类分 行进器类分用利
聚类前：
l0
?
? ? ? 0 i?1
0 i
? ? ? 0
0
i
i?1
?1
聚类后： 1 ? ? i?1 2
判断d最大对应的u的相邻两聚
类中心平均值作为阈值进行二 值化
均值聚类分割效果
HOG 特征
输入图像
Gamma 归一化
I (x, y) ? I ( x, y)gamma
对图像对比 度进行调节
器类分类两练训
果结测检 的上度尺多合融
器类分终最
果结测检
割分域区趣兴感 取提征特域区
策决类分 果结测检
避免多尺度扫描
ROI
优点：检测速度快 缺点：检测效果不如滑动窗口法，容易漏检
割分像图
图像分割
基于边缘的方法 阈值法
特征聚类算法
Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子
边缘走向，像 素值幅度变化 平缓，垂直变 化剧烈，所以 边缘上像素值 一阶导数较大， 二阶导数在边 缘处值为0， 呈现零交叉
基于直方图灰度分布的阈值法 基于类间方差的阈值法 基于熵的划分
K-均值聚类 均值漂移 基于图论
canny 算法
高斯滤波器平滑 图像
一阶偏导的有限 差分来计算梯度 的幅值和方向
对梯度幅值进行 非极大值抑制
双阈值法检测和 连接边缘
P(m,n) ? f ?m, n ? 1?? f ?m, n?? f ?m ? 1,n ? 1?? f ?m ? 1, n?
为0，得到图像2。由于图和像d2T的mp阈2大，则 g值1 较dTm高p1，g2去除大部分噪音令，其但灰同度值为0
时也损失了有用的边缘信息。而
图信像息1，的我?阈们C值可较以低以，图保像留2了为较基多础的，
以图像1为补充来连结图像的边缘。
g 4 dTmp 2 g3
canny 算法边缘检测效果
K-均值聚类
开始
选取 K个灰度 值作为初始聚
类中心
将每一个像素 点聚类到离自 己最近的 K个
聚类中心里
计算每一个聚 类的均值，并 用均值替代原 来的聚类中心
聚类中心是否改变
否
结束
设聚类前后聚类中心值 分别为 ? i0、? i0?1、? i0?1及? i、? i?1、? i?1 若聚类空间K i ?1、Ki、K i ?1内的像素属于同一类目标，则聚类 后? ? i?1、? ? i、? ? i? 1非常小
计算梯度
在每个cell中将梯 度投影到梯度方向
将cells在block内 归一化
HOG特征是通过计 算图像局部区域的 梯度方向直方图来 构建行人特征
谢谢
? (m值, n) t?h1?1和2(mt,hn)2? ?，22 (两m, n者) 关系th中1=心0.4像th素2。C与沿着
?? ?我度arct们值an ??把设12((mm梯为,,nn)) 度0，值得小到于图th像1的1。像梯素然素度相后的线比把灰的，两若个C的像梯
梯度值小于th2的像素的灰度度值值不设比dTmp1
[ [ 2
Q?m, n?? f ?m, n?? f ?m ? 1, n?? f m,n ? 1] ? f m ? 1, n ? 1]
2
?? 1 ? 1?
?1 ? 1?
H1
?
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1
1
? ?
H 2 ? ??1
? 1??
? 1 (m, n) ? f (m, n) ? H1?x, y ?
? 2?m对, n?非? f极(m,大n) ?值H 2抑(m,制n) 图像作用两个阈