两种性能优异的行人检测方法分析  

Analysis of Two Outstanding Pedestrian Detection Methods

作　　者：岳红原[1,2] 黄坚[1] 林忠[1] 

机构地区：[1]南京工程学院,南京211167 [2]南京理工大学,南京210094

出　　处：《现代计算机（中旬刊）》2014年第11期45-48,54,共5页Modern Computer

基　　金：南京工程学院校级基金项目(No.QKJB2010012;No.QKJB201305)

摘　　要：行人检测是计算机视觉中的关键问题,与之相关的一些应用对人们的生活质量有着潜在的积极影响。近年来,基于单眼图像行人检测方法的数量正稳步增长。对现今两种最优异的行人检测算法做深入的分析,对比两种算法在特征提取,分类器选择以及加速优化过程中各自的特点,为将来设计出更出色的算法提供指引。Pedestrian detection is a key problem in computer vision, with several applications that have the potential to positively impact quality of life. In recent years, the number of approaches to detecting pedestrians in monocular images has grown steadily. Analyzes two outstanding pedestrian detection algorithms by comparing their characteristics in features, classifiers, and optimization, it will provide guidance for the design of better algorithms in the future.

关 键 词：行人检测 Caltech行人数据库 积分通道特征 快速多尺度检测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]