论文研究局部二次加权与多特征融合的行人检测算法.pdf

针对复杂背景下采用单一特征进行行人检测时的局限性，提出了一种融合多种特征并运用模板弹性模型与局部二次加权的算法，将梯度直方图（HOG）、肤色、发色与曲率有效融合，建立了适用行人检测的各特征模型。第一级采用改进HOG特征结合模板弹性模型利用SVM分类器初次检测;第二级提取局部模板感兴趣区域（ROI）进行头部肤色、发色与腿部曲率检测。实验表明，该算法弥补了单一特征的不足，有效检测了行人整体与局部关键特征，提高了识别性能。