基于方向梯度直方图的行人检测算法

人形侦测算法原理人形侦测算法原理人形侦测算法是一种计算机视觉算法，通过在图像或视频中识别和定位人形来实现对人的侦测。

人形侦测是计算机视觉中的一个基本任务，广泛应用于安全监控、行人检测、行为分析等领域。

一般而言，人形侦测算法可以分为两个主要阶段：特征提取和目标定位。

1.特征提取特征提取是人形侦测算法的第一阶段，其目的是通过在图像或视频中提取具有判别能力的特征，识别出可能存在的人形。

常用的特征提取方法包括：- Haar特征：Haar特征是一种基于图像亮度变化的特征描述子。

它可以通过计算图像中不同位置和大小窗口的亮度差异，来提取具有判别能力的特征。

Haar特征计算简单，速度快，广泛应用于实时人形侦测算法中。

- HOG特征：HOG特征是一种直方图梯度特征，通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度幅值，进而构建局部直方图描述子。

HOG特征具有旋转不变性和局部统计特性，适用于人形侦测任务，尤其是在复杂背景下。

- CNN特征：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习网络结构，通过多层卷积和池化操作，可以学习出具有判别能力的特征表示。

在人形侦测领域，基于CNN的特征提取方法如基于图片的深度学习网络SSD 和YOLO等，已经取得了较好的性能。

在特征提取阶段，算法会对输入的图像或视频进行预处理，如图像缩放、灰度化等操作，以便更好地提取特征。

2.目标定位目标定位是人形侦测算法的第二阶段，其目的是利用特征提取阶段得到的特征，通过一定的算法和模型，对人形进行定位和识别。

常用的目标定位方法包括：-滑动窗口：滑动窗口是一种简单而直观的目标定位方法。

它通过在不同位置和尺度的窗口上计算特征，并使用分类器对窗口进行判断，来确定是否存在人形。

滑动窗口方法可以实现多尺度检测，但由于计算量大，效率较低。

-区域候选：区域候选是一种更高效的目标定位方法。

它首先使用一些快速的图像分割或边缘检测算法，将图像划分为若干区域，然后在每个区域中进行特征计算和分类判断，以确定是否存在人形。

基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测摘要：行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究领域。

传统的方法主要依靠HOG特征和SVM分类器来实现行人检测，但是传统的方法存在一定的缺陷，如对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性。

本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器，在行人检测任务中取得了较好的效果。

通过对真实数据集的实验结果，验证了所提出方法的有效性和可行性。

二、相关工作HOG特征全称为Histogram of Oriented Gradients，是由Dalal和Triggs于2005年提出的一种特征描述算法，它通过计算图像梯度的方向直方图来描述图像的特征。

HOG特征在行人检测中取得了较好的效果，但是对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性仍然是一个问题。

为了解决这一问题，研究者们提出了不少改进方法，如将多尺度的HOG特征进行融合、引入局部特征和全局特征进行联合训练等。

SVM分类器全称为Support Vector Machine，是一种常用的分类算法，它通过寻找一个最优的超平面来实现对样本的分类。

SVM分类器在行人检测中也取得了良好的效果，但对于样本的不平衡和噪声干扰等问题仍然存在一定的局限性。

研究者们也提出了不少改进方法，如设计不同的核函数、引入类别权重进行训练等。

三、方法本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器，在行人检测中取得了较好的效果。

3.1 改进的HOG特征提取方法传统的HOG特征主要是通过计算图像梯度的方向直方图来描述图像的特征，而在实际情况中，图像可能受到光照、遮挡和姿态变化等因素的影响，这就会导致HOG特征的不稳定性。

为了解决这一问题，本文提出了一种改进的HOG特征提取方法，主要包括以下几个步骤：（1）多尺度特征融合：在HOG特征提取的过程中，引入了多尺度的HOG特征进行融合，以提高对目标尺度变化的适应性。

（1）设计不同的核函数：在SVM分类器的训练过程中，引入了新的核函数，以提高对非线性问题的适应性。

机器视觉目标检测算法随着计算机视觉领域的不断发展，机器视觉目标检测算法已成为该领域的研究热点之一。

目标检测算法能够识别并定位图像或视频中的特定目标，为各种应用提供基础支持，如智能监控、自动驾驶、人脸识别等。

本文将介绍几种常用的机器视觉目标检测算法及其特点。

一、传统目标检测算法1. Haar特征分类器算法Haar特征分类器算法是一种基于AdaBoost算法的目标检测算法，主要用于人脸检测。

该算法通过训练一系列的弱分类器，并将它们组合成强分类器来实现目标检测的功能。

Haar特征分类器算法简单高效，但检测性能相对较弱。

2. HOG算法HOG（Histograms of Oriented Gradients）算法是一种基于图像梯度方向的特征描述算法，主要用于行人检测。

该算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向直方图，并将这些直方图作为目标的特征向量。

HOG算法在人脸和行人检测方面表现出色，但对于小尺寸目标的检测效果较差。

二、深度学习目标检测算法1. R-CNN算法R-CNN（Region-CNN）算法是一种基于区域建议网络的目标检测算法，通过先提取图像中的候选区域，再对这些区域进行卷积神经网络（CNN）特征提取和分类，最后根据分类结果进行目标检测和定位。

R-CNN算法具有较高的准确性，但由于需要对大量候选区域进行分类，算法速度相对较慢。

2. Fast R-CNN算法Fast R-CNN算法是对R-CNN算法的改进，通过引入RoI池化层来实现对任意大小的候选区域进行特征提取。

相比于R-CNN算法，FastR-CNN算法在提高检测速度的同时，准确性也有所提升。

3. Faster R-CNN算法Faster R-CNN算法是在Fast R-CNN算法的基础上进一步改进，引入了区域建议网络（RPN）来自动生成候选区域，从而进一步提高了检测速度。

该算法以RPN网络结合Fast R-CNN网络的形式，实现了端到端的目标检测。

hog原理
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像处理
和计算机视觉的特征提取算法，常用于目标检测、行人检测和人脸识别等任务中。

该算法的原理是基于图像中物体的边缘方向局部统计，通过计算每个像素点的局部梯度方向和幅值，并将其编码为直方图特征。

具体而言，HOG算法包含以下几个主要步骤：
1. 图像预处理：对于输入图像，需要先进行预处理来减小光照、对比度等因素的影响，并转化为灰度图像。

2. 计算梯度幅值和方向：对图像进行梯度计算，通过差分滤波器计算每个像素点的水平和垂直梯度，然后求得梯度幅值和方向。

3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小块（cell），通常为
16x16像素。

4. 统计梯度方向直方图：对于每个小块内的像素点，根据其梯度方向进行统计，通常将360度均匀划分为9个方向，每个方向表示一个直方图的bin。

则每个小块就产生一个9维的直方
图特征向量。

5. 归一化直方图特征：由于图像中物体的尺度变化，需要对得到的直方图特征进行归一化，以消除不同尺度造成的差异。

6. 特征向量描述：将所有小块的归一化直方图特征向量连接起来，形成最终的特征向量。

通过HOG算法提取的特征向量，可以用于训练机器学习模型进行目标检测和识别任务。

例如，在行人检测中，可以使用支持向量机（SVM）等分类器，通过学习和匹配HOG特征，实现对行人目标的准确识别。

总而言之，HOG算法通过局部梯度方向和幅值的统计特征，提取图像中物体的边缘信息，为后续的目标检测和识别任务提供有用的特征描述。

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪随着计算机视觉研究的深入，行人目标检测与跟踪在智能监控、自动驾驶等领域中得到了广泛应用。

基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）和粒子滤波器的方法是一种常用且有效的行人目标检测与跟踪算法。

HOG是一种用于图像特征提取的方法，通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。

在行人目标检测中，首先将图像分成多个小的块，并计算每个块的梯度直方图。

然后，通过将这些直方图串联起来，得到整个图像的特征描述。

最后，利用支持向量机（SVM）等分类器进行目标检测。

而粒子滤波器是一种用于目标跟踪的方法，通过利用目标在连续帧之间的运动模型和观测模型来估计目标的位置。

在行人目标跟踪中，首先通过HOG方法提取目标的特征。

然后，根据目标的运动模型和观测模型，利用粒子滤波器算法进行目标位置的估计和更新。

通过不断迭代，可以实现对行人目标的准确跟踪。

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有以下优点。

首先，HOG方法能够有效地提取图像中的行人特征，具有较高的检测准确率。

其次，粒子滤波器算法能够根据目标的运动模型和观测模型进行目标位置的估计和更新，具有较好的跟踪鲁棒性。

最后，该算法结合了目标检测和跟踪的优点，能够实现对行人目标的精确检测和跟踪。

然而，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法也存在一些挑战和不足之处。

首先，HOG方法对光照、遮挡等因素较为敏感，可能影响检测准确性。

其次，粒子滤波器算法对目标的运动模型和观测模型的选择较为敏感，需要进行合理的参数设置和模型训练。

此外，算法的实时性和计算复杂度也是需要考虑的问题。

综上所述，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有广泛应用前景。

通过不断改进和优化算法，可以提高行人目标检测与跟踪的准确性和鲁棒性，为智能监控、自动驾驶等领域的应用提供更好的支持。

1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。

需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

（1）主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。

（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。

（2）具体的实现方法是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。

最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。

（3）提高性能：把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。

通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

（4）优点：与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。

首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。

其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。

因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。

2、HOG特征提取算法的实现过程：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。

基于人工智能的图像方式常用目标检测算法随着人工智能领域的不断发展，图像处理技术也日新月异。

在图像处理中，目标检测是一种重要的技术，它可以识别出图像中的目标，以及目标的位置和大小等信息。

目标检测在很多场景下都有着广泛的应用，例如智能家居、自动驾驶、工业生产等等。

本文将介绍一些基于人工智能的图像处理技术中常用的目标检测算法。

一、基于深度学习的目标检测算法深度学习是目前图像处理领域的主流技术，许多目标检测算法也基于深度学习进行研究和应用。

1. Faster R-CNN算法Faster R-CNN算法是一种经典的目标检测算法，它是由R-CNN、Fast R-CNN以及其改进版Faster R-CNN组成的。

Faster R-CNN首先使用一个卷积神经网络来生成候选框，再使用Region Proposal Network（RPN）对候选框进行优化，最后使用分类网络对候选框进行分类，并且输出框的位置。

Faster R-CNN算法具有较高的检测精度和速度，但是计算量比较大。

2. YOLO算法YOLO（You Only Look Once）算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一次前向传递中直接输出图像中的目标位置、类别等信息。

YOLO算法采用了一种特殊的卷积网络结构，将输入的图像分为若干个网格，每个网格负责检测一个目标。

YOLO算法具有较快的检测速度，但是由于对于小目标检测效果不好。

二、基于传统的目标检测算法除了基于深度学习的目标检测算法，还有许多基于传统技术的目标检测算法，例如Haar、HOG以及SURF等。

3. Haar算法Haar算法是一种基于特征的目标检测算法，它通过 Haar 特征来检测图像中的目标。

Haar特征可以用于检测图像中的不同特征，例如边缘、线段以及矩形等。

Haar算法具有较好的检测精度，但是在处理复杂图像时计算量较大。

4. HOG算法HOG（Histogram of Oriented Gradient）算法是一种基于纹理的目标检测算法，它采用了图像梯度方向的直方图来表示图像的纹理特征。

基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法牛杰;钱堃【摘要】提出一种图像中人体快速自动检测方法.提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方网(HOG)特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程.相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因索干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰.实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率.%A fast and automatic people detection method is proposed. The multi-scale and multi-shape histogram of oriented gradient (HOG) features are extracted, which serve as a powerful description of human shapes;The extracted features are then fed into a cascade of classifiers trained by Adabcost algorithm to greatly accelerate the people detection scheme. The proposed method is independent from background models as well as color information in images, which is highly unreliable due to disturbance. This method is robust agains: human posture variances, lightening fluctuations as well as background cluttering. Experimental results validate the favorable performance of high accuracy and computational efficiency of the proposed method.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)009【总页数】5页(P99-102,106)【关键词】方向梯度直方图;行人检测;Adaboost;机器学习【作者】牛杰;钱堃【作者单位】常州信息职业技术学院电子与电气工程学院,江苏常州213164;东南大学自动化学院,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言人的视觉检测在智能监控[1]、人机交互[2]等领域都有着重要的应用价值。

计算机视觉中的行人检测与跟踪算法研究引言：计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，它致力于让机器通过感知、理解和解释图像或视频数据。

行人检测与跟踪算法作为计算机视觉中的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。

本文将对行人检测与跟踪算法进行深入探讨，分析目前常用的算法及其优缺点，并对未来的发展趋势进行展望。

一、行人检测算法研究行人检测算法是指通过图像或视频数据，准确地识别出图像中的行人目标。

在行人检测中，常用的算法可以归类为传统方法和深度学习方法两种。

1. 传统方法传统方法主要是基于计算机视觉领域的特征提取和机器学习技术，典型的方法包括基于Haar特征的AdaBoost算法和基于密集特征的HOG+SVM算法。

基于Haar特征的AdaBoost算法是一种经典的行人检测算法，它通过对图像中的不同像素区域计算Haar特征值，进而构建分类器进行目标检测。

该算法在检测速度方面具有一定优势，但对于光照和角度变化敏感，容易产生误检测。

基于HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征的SVM （Support Vector Machine）算法则是目前常用的行人检测算法之一。

它通过对图像中的局部区域计算梯度方向直方图，获得特征描述子，再通过SVM进行分类。

该算法在光照和角度变化方面相对稳定，具有较好的检测准确率。

2. 深度学习方法随着深度学习的快速发展，行人检测任务也有了显著的突破。

深度学习方法主要是利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和目标检测。

基于CNN的行人检测方法通常采用预训练的卷积神经网络作为特征提取器，进而在提取到的特征上进行目标检测。

常用的深度学习方法包括基于区域提议网络（R-CNN）、快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）和更高效的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）等。

Faster R-CNN是当前行人检测领域的主流算法之一，它采用了一种称为RPN（Region Proposal Network）的机制，可以快速生成候选区域，再经过卷积神经网络进行目标检测。

使用计算机视觉技术进行人体检测的方法与技巧引言：计算机视觉技术是一种通过计算机对图像或视频进行识别和分析的技术。

在人体检测领域，计算机视觉技术可以帮助我们快速、准确地检测出人体的位置和姿态，为人体相关的应用提供有力支持。

本文将介绍一些常用的计算机视觉方法与技巧，帮助读者了解如何利用计算机视觉技术进行人体检测。

一、人体检测算法1. Haar特征级联分类器Haar特征级联分类器是一种基于Haar特征的人体检测算法。

该算法通过提取图像中不同大小、不同位置的Haar特征，并使用AdaBoost训练分类器来进行人体检测。

Haar特征通过计算图像中不同窗口区域的灰度差异来描述图像特征，可以有效地检测出人体的边缘和纹理等特征。

2. HOG特征与支持向量机HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种基于局部梯度方向统计的人体检测算法。

该算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向，并统计梯度方向的直方图来描述图像特征。

支持向量机（SVM）作为分类器，可以通过训练一些正负样本对来进行人体检测。

3. CNN深度学习算法CNN（Convolutional Neural Network）是一种基于深度学习的人体检测算法。

该算法通过多层卷积神经网络来提取图像中不同层次的特征，并使用全连接层进行分类和回归。

CNN在人体检测领域取得了显著的成果，具有良好的检测准确度和鲁棒性。

二、人体关键点检测技术除了检测人体的位置和姿态外，人体关键点检测技术可以进一步细化人体的局部信息。

以下介绍两种常用的人体关键点检测技术：1. 基于姿态估计的人体关键点检测该方法通过对人体各个关节的位置进行估计，进而确定人体的姿态，从而检测人体的关键点。

常用的姿态估计方法包括OpenPose、PoseNet等。

这些方法利用深度学习的方法对人体进行姿态估计，能够较为准确地检测出人体的关键点。

2. 基于回归的人体关键点检测该方法通过回归模型来预测图像中人体关键点的位置，其中最常用的回归方法是卷积神经网络。

行人重识别系统的工作原理
行人重识别系统是一种通过计算机视觉技术来识别和比较不同摄像头中的行人的方法。

其工作原理主要包括以下几个步骤：
1. 行人检测：系统首先使用行人检测算法，如基于深度学习的目标检测方法，来在图像或视频中定位和标记出行人的位置。

2. 特征提取：对于每个检测到的行人，系统会提取其特征表示。

常用的特征提取方法包括使用卷积神经网络（CNN）从行人图像中提取深度特征，或者使用手工设计的特征描述符，如局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

3. 特征匹配：对于不同摄像头中的行人，系统会将其特征进行比较，以确定它们是否属于同一个行人。

常用的特征匹配方法包括计算特征之间的欧氏距离或余弦相似度等。

4. 行人重识别：根据特征匹配的结果，系统可以对行人进行重识别，即将同一个行人在不同摄像头中的出现进行关联，以便进行跨摄像头的行人跟踪和行为分析。

需要注意的是，行人重识别系统的性能受到多种因素的影响，如摄像头视角、光照条件、行人姿态变化等。

为了提高系统的准确性和鲁棒性，可以采用更高级的
特征提取方法、数据增强技术、多摄像头联合训练等策略。

hog函数一、什么是hog函数1.1 hog函数的定义Hog函数是指方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients）函数，它是一种在计算机视觉领域常用的特征描述算法。

Hog函数通过计算图像中每个像素的方向梯度直方图来提取有效的图像特征。

Hog函数可以用于目标检测、行人识别、人脸识别等各种视觉任务。

1.2 hog函数的原理Hog函数的原理基于以下两个假设： - 图像中的局部目标通常通过边缘和角点来表示。

- 目标的外观和形状可以通过局部区域的梯度方向直方图来描述。

Hog函数的计算步骤如下： 1. 图像预处理：将彩色图像转换为灰度图像，消除光照的干扰。

2. 计算梯度：使用Sobel算子计算图像的水平和垂直梯度。

3. 划分图像：将图像划分为小的局部区域（Cell），每个区域包含若干个像素。

4. 计算局部梯度直方图：对每个局部区域内的像素，根据其梯度方向统计直方图。

5. 归一化：对每个区域内的直方图进行归一化，去除光照等干扰。

6. 拼接：将所有局部区域的直方图拼接成一个特征向量。

7. 使用特征向量进行目标检测或识别。

二、hog函数在目标检测中的应用2.1 hog函数在行人检测中的应用行人检测是计算机视觉中的一个重要任务，而hog函数在行人检测中得到了广泛的应用。

在行人检测中，hog函数可以通过学习样本图像中的行人特征，构建行人模型进行检测。

hog函数通过提取图像中的梯度特征，能够有效地对行人的形状和外观进行描述，从而实现行人检测任务。

2.2 hog函数在目标检测中的优势相比于其他特征描述算法，如SIFT、SURF等，hog函数具有以下优势： - 不受光照变化的影响：hog函数在计算特征时对光照的变化具有较好的鲁棒性，能够有效地去除光照的影响。

- 不受尺度变化的影响：hog函数在计算特征时可以通过在不同尺度上进行图像金字塔操作来适应不同大小的目标。

- 较低的计算复杂度：hog函数的计算过程相对简单，可以高效地提取图像的特征。

视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现视频监控系统是现代安防领域中重要的技术应用之一。

其中，行人检测与追踪算法是视频监控系统中的一个关键问题，它能够实现对行人的实时检测与追踪，为安防工作提供便利。

本文将对视频监控系统中的行人检测与追踪算法进行设计与实现的相关内容进行讨论。

一、行人检测算法设计与实现行人检测算法是视频监控系统中的基础模块之一，它能够通过分析视频图像中的像素信息，判断出图像中的行人目标。

传统的行人检测算法主要采用了基于图像特征的方法，如Haar特征、HOG特征和LBP 特征等。

Haar特征是运用了多尺度窗口技术的一种特征描述方法。

它通过将图像窗口分为多个区域，并计算出每个区域内像素值的差异，从而得到一个代表该窗口的积分图。

通过比较不同窗口间的积分图差异，就能够实现对行人目标的判定。

HOG特征是直方图梯度描述符的一种变种，它通过计算图像局部区域内的梯度直方图，来表示该区域的图像特征。

在行人检测算法中，HOG特征能够有效地描述行人的形状和轮廓信息，从而实现对行人目标的检测。

LBP特征是局部二值模式的一种特征描述方法，它通过计算图像局部区域的灰度值与周围像素灰度值的差异，来表示该区域的纹理信息。

在行人检测算法中，LBP特征能够有效地描述行人的纹理信息，从而实现对行人目标的检测。

不论是Haar特征、HOG特征还是LBP特征，它们都通过构建分类器来实现对行人目标的检测。

常用的分类器包括AdaBoost算法和支持向量机（SVM）等。

这些算法在行人检测领域中都有着良好的效果，并且能够满足实时性的要求。

二、行人追踪算法设计与实现行人追踪算法是视频监控系统中的进一步应用，它能够实现对行人目标的跟踪，从而实现对行人运动轨迹的可视化和分析。

常见的行人追踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和多目标跟踪算法等。

卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，它通过状态预测和观测更新两个步骤，来估计行人目标的位置和速度信息。

Norm-DP 模型行人检测优化算法柴恩惠1，马占飞1+，智敏21.内蒙古科技大学包头师范学院信息科学与技术学院,内蒙古包头0140302.内蒙古师范大学计算机科学学院，呼和浩特010022+通信作者E-mail:*****************摘要：传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注，融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同，导致模型之间不能完全融合，在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。

因此，提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Norm-DP ）算法，使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，直接从金字塔特征中提取正负样本，使用隐变量支持向量机进行模型训练，结合柔性非最大抑制（soft-NMS ）算法和边界框回归（BBR ）算法对定位框进行优化。

分别使用INRIA 和MS COCO 数据集进行实验验证，在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时，检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

关键词：卷积神经网络（CNN ）；可变形部件模型算法；规范化深度金字塔（Norm-DP ）；柔性非最大抑制（Soft-NMS ）；边界框回归（BBR ）文献标志码：A中图分类号：TP391.41Optimized Pedestrian Detection Algorithm for Norm-DP ModelCHAI Enhui 1,MA Zhanfei 1+,ZHI Min 21.School of Information Science and Technology,Inner Mongolia University of Science and Technology Baotou Teachers College,Baotou,Inner Mongolia 014030,China2.School of Computer Science,Inner Mongolia Normal University,Hohhot 010022,ChinaAbstract:The traditional deep pyramid model attracts much attention as an effective pedestrian detection algorithm.It combines deformable part model and convolutional neural network model.However,the algorithm adopted in the feature extraction section has different pixel area sizes,so the models cannot be fully fused.The detection result is not ideal when it comes to the situation with a large number of pedestrians,complex postures,and occlusions.Therefore,a deep pyramid model algorithm based on normalization function (Norm-DP)is proposed in this paper.This algorithm combines the deformable part model and the convolutional neural network model,which extracts positive and negative samples directly from the pyramid features.Model training is then conducted on a latent variable support vector machine.The positioning frame is optimized through soft-non-maximum suppression (soft-NMS)algorithm and bounding box regression (BBR)algorithm.Experimental verification is performed on INRIA and MS COCO datasets.As a result,the detection accuracy of the proposed algorithm is higher than the optimal deformable计算机科学与探索1673-9418/2021/15(03)-0545-08doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2005001基金项目：国家自然科学基金（61762071，61163025）；内蒙古自治区自然科学基金（2016MS0614，2019MS06037，2018MS06008）。

行人检测算法HOG特征提取行人检测是计算机视觉领域的一个重要问题，其目标是从图像中自动识别和定位行人。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取是一种常用的行人检测算法，它通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。

本文将详细介绍HOG特征提取算法，并探讨其在行人检测中的应用。

1.HOG特征提取算法HOG特征提取算法主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：将图像转换成灰度图像，并对图像进行归一化和平滑处理，以增强图像的特征。

（2）计算梯度：通过计算图像中各像素点的梯度大小和方向来获取图像的局部特征。

（3）划分图像：将图像划分成小的局部区域（cell），通常是16×16像素的正方形。

（4）计算直方图：对每个小的局部区域计算梯度的直方图，将局部区域内的梯度方向分组，得到一个包含多个方向的直方图。

（5）归一化：对每个小的局部区域的直方图进行归一化处理，以减小光照变化对特征提取的影响。

（6）连接直方图：将所有局部区域的直方图连接起来，得到整个图像的特征描述向量，即HOG特征向量。

2.行人检测流程行人检测主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：对输入图像进行尺度归一化、平滑处理等操作，以增强图像的特征。

（2）HOG特征提取：对预处理后的图像进行HOG特征提取，得到每个局部区域的特征描述向量。

（3）滑窗检测：采用滑窗方式在图像上进行行人检测，将滑窗移动到图像的不同位置，并在每个位置上计算HOG特征向量的相似度。

（4）非极大值抑制：对检测结果进行非极大值抑制，以消除重叠的检测框。

（5）输出结果：将最终的检测结果输出，并将检测框绘制在原图像上。

3.HOG特征的优缺点HOG特征提取算法具有以下优点：（1）HOG特征能够有效地描述图像的局部纹理和结构特征，对光照变化、姿态变化和遮挡具有较好的鲁棒性。

（2）HOG特征适合于基于机器学习方法的行人检测，可以与支持向量机（SVM）等分类器结合使用。

第02期2020年01月No.02January，2020行人检测算法一般分为基于背景建模、基于轮廓建模、基于底层特征和基于统计学习4大类。

传统方法里面比较好的是NAV NEET D 等[1]提出的用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient ，HOG ）特征描述，并采用与支持向量机相结合的策略，使得行人检测效果取得了重大的突破。

后来基于HOG 算法改进的DPM 算法进一步提高了行人检测的精确度，改善了行人遮挡的问题。

传统的行人检测方法有以下几个缺点：（1）使用底层特征，对行人特征的表达能力不足。

（2）行人的特征可分性比较差，导致分类错误率较高。

（3）行人的场景比较复杂，一般只能针对某些特定的场景，但是到了另外一个场景检测效果就不好。

深度学习强大的特征学习能力，使得基于深度学习的目标检测算法在目标检测领域中占据了主导的地位。

目前基于深度学习的目标检测算法有两大类：一类是以Faster R-CNN [2]为代表的基于区域建议的目标检测算法，如SPP-Net [3]，Fast R-CNN [4]等。

另一类是以YOLOv3[5]为代表的基于回归的目标检测算法，如SSD [6]，RetinaNet [7]等。

由于行人检测任务对精确度要求比较高，所以，大部分研究人员使用区域建议的目标检测算法，其中Faster R-CNN 算法在行人检测中广泛应用，精确度非常高，实际应用效果比起传统方法要好很多。

本文是基于Cascade R-CNN [8]模型的，与Faster R-CNN 做对比试验，数据是自制的数据集，使用静态行人数据集，其中很大一部分都是在游泳池背景下的行人。

1 Cascade R-CNN介绍1.1 算法简述Cascade Rcnn 网络跟Faster Rcnn 网络很相似，主要分成两步，首先是定位目标的位置，然后对目标进行分类。

具体步骤：首先，输入一张图片，通过特征提取网络得到图像的特征图；然后，区域生成网络（Region Proposal Network ，RPN ）在特征图上定位候选目标，通过级联不同的IOU 阈值检测模型挑选对应质量的样本进行训练和回归。

行人重识别算法分类行人重识别是计算机视觉领域中的一个研究热点，它可以用来识别在不同时间、地点和摄像头下出现的同一行人。

在视频监控、安防、智能交通等领域中有着广泛的应用。

行人重识别算法可以分为传统算法和深度学习算法两类。

一、传统算法：1. 特征点提取与匹配算法：该算法通过提取行人的特征点，如头部、肩膀、手臂等来进行行人重识别。

其过程包括特征点提取、特征点的匹配和行人模型的更新。

该算法的成功率较高，但仅限于特定场景。

2. 局部特征描述算法：该算法使用行人的局部特征进行行人重识别，如行人的头发、眼睛、眉毛、嘴巴等。

该算法的优点是鲁棒性强，对于光照和视角变化不敏感。

3. 基于颜色直方图和形状分析算法：该算法使用颜色和形状两个特征来进行行人重识别。

首先对行人进行分割，然后提取行人的颜色和形状特征，最后使用这些特征来进行行人重识别。

该算法的缺点是对于色彩变化较大的场景，识别效果较差。

二、深度学习算法：1. 基于卷积神经网络的深度学习算法：该算法通过深度学习网络对行人的图像进行特征提取和编码，然后使用编码后的特征向量来进行行人重识别。

该算法在图像分类和物体识别等方面有着广泛的应用，并且在行人重识别领域中有着很好的效果。

2. 基于循环神经网络的深度学习算法：该算法针对行人重识别的序列性质，使用循环神经网络来对行人的序列进行建模，然后使用建模后得到的特征向量来进行行人重识别。

该算法适用于在行人重识别过程中要捕捉行人的轨迹信息的情况。

3. 基于度量学习的深度学习算法：该算法使用深度神经网络学习一个映射函数，将不同摄像头下的行人图像映射到同一特征空间，然后使用度量学习方法来进行行人重识别。

该算法具有很好的鲁棒性和泛化能力，适用于大规模数据集的行人重识别应用。