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基于深度学习技术的行人检测算法研究近年来，随着计算机技术和深度学习技术的不断发展，基于深度学习技术的行人检测算法得到了越来越广泛的应用。
行人检测算法是一种计算机视觉技术，目的是确定图像或视频中的行人，可以应用于广告监测、视频监控、智能交通等领域。
一、传统行人检测算法传统的行人检测算法主要包括Haar特征+SVM分类器、HOG特征+SVM分类器等方法。
在Haar特征+SVM分类器方法中，Haar特征从图像中提取特定的样本，得到行人的特征，并通过SVM分类器进行判断。
在HOG特征+SVM分类器方法中，HOG特征用于描述图像中不同区域的边缘直方图特征，以提取行人的特征信息。
这些传统的方法虽然能够提供较好的准确率，但是随着数据的增多和网络的复杂，其检测效率和鲁棒性会受到挑战。
二、深度学习技术与行人检测算法深度学习技术的出现将计算机视觉领域的研究带入了一个新的纪元。
在现有的数据驱动过程中，研究人员将深度学习模型融合到行人检测算法中。
基于深度学习技术的行人检测算法主要包括Faster R-CNN、SSD、YOLO等方法。
Faster R-CNN算法通过引入RPN网络，可以快速检测整张图像中的目标，并对检测到的目标进行分类。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法是一种采用单阶段检测框架的行人检测算法。
相比于传统的行人检测算法，SSD算法采用一次卷积神经网络结构可以完成目标检测任务和分类任务，速度上比较快。
但是，该算法有一个较大的缺点就是对小目标的检测效果不是特别好。
YOLO（you only look once）算法是一种将目标检测和分类相结合的行人检测算法，相比于其他方法，YOLO算法有如下优点：速度快、精度较高、可以处理任意大小的图像。
但是，该算法在处理相似物体的时候可能会出现误检，而且对小目标的检测效果也不是特别好。
三、优化深度学习方法提高行人检测算法效率在现有的深度学习技术中，起到决定性作用的是卷积操作。
《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇一一、引言行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于智能监控、自动驾驶、智能交通系统等领域。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的行人检测算法得到了广泛关注。
然而，由于行人姿态、尺度、光照、遮挡等因素的影响，行人检测仍然面临诸多挑战。
本文旨在研究基于深度学习的行人检测算法的优化，以提高行人检测的准确性和鲁棒性。
二、相关文献综述近年来，基于深度学习的行人检测算法取得了显著的研究进展。
传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征和简单的分类器，而深度学习方法的引入使得算法性能得到了大幅提升。
目前，主流的行人检测算法包括基于区域的方法、基于全局的方法以及基于多阶段的方法。
这些方法在特征提取、分类器设计等方面均取得了显著的改进。
然而，仍存在一些亟待解决的问题，如对复杂场景的适应能力、对不同尺度的处理能力等。
三、基于深度学习的行人检测算法研究本文提出一种基于深度学习的多尺度行人检测算法。
该算法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并利用多尺度特征融合策略来提高对不同尺度行人的检测能力。
具体而言，该算法包括以下几个关键步骤：1. 数据预处理：对输入图像进行归一化、去噪等预处理操作，以提高算法的鲁棒性。
2. 特征提取：采用卷积神经网络进行特征提取，提取出图像中的多尺度特征。
3. 多尺度特征融合：将不同尺度的特征进行融合，以提高对不同尺度行人的检测能力。
4. 分类与定位：通过全连接层对融合后的特征进行分类和定位，得到行人的位置信息。
四、实验设计与结果分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验数据集包括公共数据集（如Caltech Pedestrian Dataset）和实际场景数据集。
实验结果表明，本文提出的算法在准确性和鲁棒性方面均取得了显著的提升。
具体而言，我们的算法在公共数据集上的准确率达到了95%《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇二一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，行人检测作为智能交通系统、安防监控、人机交互等领域的核心任务之一，受到了广泛关注。
基于深度学习的行人检测与行为分析算法概述行人检测与行为分析在计算机视觉领域起着重要的作用。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测与行为分析算法在准确性和效率方面取得了显著的进展。
本文将介绍基于深度学习的行人检测与行为分析算法的原理和应用，并分析了其优缺点。
1. 行人检测算法基于深度学习的行人检测算法通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为主要架构。
其中，常用的行人检测算法包括Faster R-CNN, YOLO和SSD等。
1.1 Faster R-CNNFaster R-CNN是一种流行的目标检测算法，能够实现准确且快速的行人检测。
它使用区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成可能包含行人的候选框，然后通过分类网络进行行人检测。
Faster R-CNN在行人检测领域取得了显著的性能提升。
1.2 YOLOYOLO （You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，能够在一次前向传播中同时完成检测和定位。
YOLO将图像划分为网格，并为每个网格预测边界框和类别置信度。
它具有快速的检测速度，但可能对小尺寸的目标检测效果较差。
1.3 SSDSSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种多尺度目标检测算法，能够在不同层级上检测目标。
SSD通过在不同层级的特征图上预测边界框位置和类别置信度，从而实现对不同尺寸的行人进行准确检测。
2. 行为分析算法基于深度学习的行为分析算法主要通过对行人运动进行跟踪和分类，实现对行为的分析和理解。
常用的行为分析算法包括姿态估计、动作识别和行为预测等。
2.1 姿态估计姿态估计算法通过预测行人的关节点坐标来实现对行为的分析。
它可以估计行人的姿势和动作，如站立、行走、跑步等。
深度学习技术通常通过卷积神经网络和关节回归网络来进行姿态估计。
2.2 动作识别动作识别算法旨在识别行人的动作，如举手、打招呼、走路等。
智能交通中的行人检测算法研究智能交通作为一项新兴的智能化技术，愈来愈受到各界的关注。
其中，行人检测技术在智能交通中扮演着巨大的角色。
本文将从行人检测算法的概念，原理和应用展开讨论，并在此基础上探讨当前行人检测算法研究所面临的问题和未来的发展方向。
一、行人检测算法的概念和原理行人检测算法是指在图像或者视频中，对于行人目标的检测和识别。
在智能交通系统中，行人检测算法常用于交通场景中的行人追踪、识别和行人行为分析等功能。
行人检测算法的原理主要基于图像处理和计算机视觉技术，利用图像处理技术对图像中的行人进行预处理，然后通过计算机视觉技术对处理后的图像进行目标检测和目标识别。
目前，行人检测算法研究主要涉及两种方法：传统的基于特征提取的方法和深度学习方法。
前者主要是基于HOG，SIFT，SURF等特征提取算法。
这些算法主要是基于人工设计的特征来检测目标，相比于传统的基于灰度值的检测方法，能够更好地提取特征并从图像中提取物体边界信息及轮廓信息。
后者主要是采用卷积神经网络(CNN)进行学习和训练，利用卷积层、池化层、全连接层等结构对图像进行卷积和特征提取，并通过分类器对不同目标进行识别。
二、行人检测算法的应用在现实生活中，行人检测算法的应用场景非常广泛。
其中，在智能交通中的应用最为重要。
智能交通系统将行人检测技术与其他交通组件相结合，以提高道路安全和城市交通效率。
在智能交通中，行人检测算法的主要应用领域有：1、行人追踪在交通监控中，通过行人检测技术，可以实现对行人的追踪和定位。
当路面上行人的数量增加时，交通监控系统会调整行人配额，以避免交通拥堵。
2、行人行为分析通过对行人的追踪，可以获取到行人的运动轨迹和行为轨迹，并通过深度学习技术对这些轨迹进行分析，来实现对行人的智能识别和行为分析。
例如，通过对行人的运动状态的分析，可以判断行人是否危险，从而提高城市道路安全性。
3、行人计数在交通监控中，通过行人计数技术，可以统计出行人的数量和密度，以及路面人流量的变化状况，从而帮助系统负责人进行开发计划和决策。
《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇一一、引言行人检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其应用场景广泛，如智能交通、安防监控、无人驾驶等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测算法得到了广泛的应用和关注。
然而，由于行人姿态、背景复杂度、光照条件等因素的影响，行人检测仍然面临诸多挑战。
本文旨在研究基于深度学习的行人检测算法的优化方法，以提高其准确性和鲁棒性。
二、相关文献综述近年来，基于深度学习的行人检测算法取得了显著的进展。
早期的方法主要依赖于手工特征和传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和Adaboost等。
然而，这些方法在处理复杂场景时效果有限。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于行人检测任务中。
如YOLO系列算法、Faster R-CNN等，均取得了良好的效果。
然而，这些算法在面对高密度、遮挡、不同视角等复杂情况时仍存在一定的问题。
因此，研究针对这些问题的优化方法具有重要意义。
三、基于深度学习的行人检测算法概述本文研究的重点在于基于深度学习的行人检测算法的优化。
首先，介绍一种典型的基于深度学习的行人检测算法，如Faster R-CNN算法。
该算法通过区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）的联合训练，实现了对行人的准确检测。
然而，该算法在面对高密度、遮挡等复杂情况时仍存在误检和漏检的问题。
四、行人检测算法的优化方法针对上述问题，本文提出以下优化方法：1. 数据增强：通过扩充训练数据集，增加对复杂场景的覆盖度，以提高模型的泛化能力。
具体包括数据增强技术如旋转、缩放、翻转等操作，以及合成复杂场景的图像等。
2. 特征融合：将不同层次的特征进行融合，以提高模型对不同尺度和姿态的行人的检测能力。
具体包括使用多尺度特征融合技术和上下文信息融合技术等。
3. 优化损失函数：针对不平衡的数据集和误检、漏检问题，设计一种改进的损失函数，如IoU损失函数等，以提高模型的准确性和鲁棒性。
基于深度神经网络的行人检测综述摘要:行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。
基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。
仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用.其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点.通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力,在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮.本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向.关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural NetworkYin Guangchuan，Zhangshuai，Qi ShuaihuiAbstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles. The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one。
Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning。
Local receptive field， sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．With the increasing number of layers, deep neural network entitles machin es the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields， leading a new and advanced trend in neural network research。
最近一直在看行人检测的论文，对目前的行人检测做大概的介绍。
行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。
从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。
1.行人检测的现状（大概可以分为两类）（1）.基于背景建模：利用背景建模方法，提取出前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人；背景建模目前主要存在的问题：(背景建模的方法总结可以参考我的前一篇博文介绍）（前景目标检测总结）∙必须适应环境的变化（比如光照的变化造成图像色度的变化）；∙相机抖动引起画面的抖动(比如手持相机拍照时候的移动)；∙图像中密集出现的物体（比如树叶或树干等密集出现的物体，要正确的检测出来）；∙必须能够正确的检测出背景物体的改变（比如新停下的车必须及时的归为背景物体，而有静止开始移动的物体也需要及时的检测出来）。
∙物体检测中往往会出现Ghost区域，Ghost区域也就是指当一个原本静止的物体开始运动，背静差检测算法可能会将原来该物体所覆盖的区域错误的检测为运动的，这块区域就成为Ghost，当然原来运动的物体变为静止的也会引入Ghost区域，Ghost区域在检测中必须被尽快的消除。
（2）.基于统计学习的方法：这也是目前行人检测最常用的方法，根据大量的样本构建行人检测分类器。
提取的特征主要有目标的灰度、边缘、纹理、颜色、梯度直方图等信息。
分类器主要包括神经网络、SVM、adaboost以及现在被计算机视觉视为宠儿的深度学习。
统计学习目前存在的难点：（a）行人的姿态、服饰各不相同、复杂的背景、不同的行人尺度以及不同的关照环境。
（b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑；（c）分类器的性能受训练样本的影响较大；（d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况；目前的行人检测基本上都是基于法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。
《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇一一、引言行人检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其应用场景广泛，如智能监控、自动驾驶、机器人导航等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的行人检测算法得到了广泛关注和研究。
然而，由于行人的姿态、尺度、光照、遮挡等因素的影响，行人检测仍然面临诸多挑战。
本文旨在研究基于深度学习的行人检测算法的优化，以提高检测的准确性和鲁棒性。
二、相关文献综述在过去的几年里，许多研究者提出了各种基于深度学习的行人检测算法。
这些算法主要分为两类：基于区域的方法和基于全局的方法。
基于区域的方法通过滑动窗口或区域提议算法生成候选区域，然后利用深度学习模型进行分类和回归。
基于全局的方法则直接利用深度学习模型对图像进行全局分析，实现行人的检测。
在算法优化方面，研究者们主要关注如何提高模型的准确性和鲁棒性，以及如何降低计算复杂度。
三、研究方法本文提出了一种基于改进的卷积神经网络（CNN）的行人检测算法。
首先，我们采用了残差网络（ResNet）结构，以解决深度网络训练过程中的梯度消失和表示能力下降的问题。
其次，我们引入了注意力机制模块，使模型能够更好地关注行人的关键区域，提高检测的准确性。
此外，我们还采用了多尺度特征融合的方法，以适应不同尺度的行人目标。
四、实验结果与分析我们在公共数据集上进行了实验，将我们的算法与其他先进的行人检测算法进行了比较。
实验结果表明，我们的算法在准确性和鲁棒性方面均有所提高。
具体来说，我们的算法在行人的不同姿态、尺度和光照条件下的检测性能均有所提升。
此外，我们的算法在计算复杂度方面也具有优势，能够实时地进行行人检测。
五、讨论与展望虽然我们的算法在行人检测任务上取得了较好的结果，但仍存在一些局限性。
例如，当行人与背景相似或受到严重遮挡时，检测的准确性仍有待提高。
未来工作可以从以下几个方面进行优化：1. 进一步改进网络结构：可以尝试采用更先进的网络结构，如Transformer等，以提高模型的表示能力和泛化能力。
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪技术成为了研究热点。
该技术能够有效地对交通场景中的车辆和行人进行实时检测和跟踪，为自动驾驶、智能交通管理等领域提供重要支持。
本文旨在研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、研究背景与意义在复杂的交通场景中，车辆和行人的多目标检测与跟踪是智能交通系统的关键技术之一。
通过对车辆和行人的实时检测和跟踪，可以有效地提高道路交通安全、缓解交通拥堵、优化交通管理等方面的问题。
因此，研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法具有重要的理论价值和实际应用意义。
三、相关技术综述3.1 目标检测技术目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，主要包括基于传统计算机视觉方法和基于深度学习的方法。
传统方法主要依靠特征提取和分类器进行目标检测，而深度学习方法则通过神经网络自动学习目标的特征，实现更高的检测精度。
3.2 多目标跟踪技术多目标跟踪是指对多个目标进行实时跟踪的技术。
常用的多目标跟踪方法包括基于滤波的方法、基于聚类的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法在复杂场景下的多目标跟踪中具有较好的性能。
四、车辆行人多目标检测与跟踪算法研究4.1 算法原理本文研究的车辆行人多目标检测与跟踪算法主要基于深度学习方法。
首先，通过卷积神经网络对交通场景中的车辆和行人进行特征提取和分类，实现目标的检测。
然后，利用多目标跟踪算法对检测到的目标进行实时跟踪，实现多目标的关联和轨迹预测。
4.2 算法实现在实现过程中，首先需要构建合适的卷积神经网络模型，对交通场景中的车辆和行人进行特征提取和分类。
其次，需要设计多目标跟踪算法，对检测到的目标进行实时跟踪和关联。
在实现过程中，需要考虑算法的实时性、准确性和鲁棒性等方面的问题。
4.3 实验结果与分析通过在公共数据集和实际交通场景中的实验，验证了本文研究的车辆行人多目标检测与跟踪算法的有效性和优越性。
行人检测技术研究综述行人检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的主要目标是通过计算机算法来识别图像和视频中的行人目标。
行人检测技术在很多领域中都有广泛的应用，如智能交通系统、安防监控、自动驾驶等。
本文将对行人检测技术的研究进行综述。
首先，行人检测技术的发展历程可以分为两个阶段：传统的机器学习方法和深度学习方法。
在传统的机器学习方法中，通常使用Haar特征和分类器（如SVM、Adaboost等）来进行行人检测。
这些方法在准确率方面有一定优势，但需要手工提取特征，且对光照和尺度变化敏感。
随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的行人检测方法逐渐成为主流。
其中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于行人检测任务中。
CNN通过在图像中滑动卷积核，学习到不同层次的特征表示，从而提高了行人检测的准确率和鲁棒性。
目前，一些最先进的行人检测算法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD，都采用了CNN来提取特征并生成候选区域。
其次，行人检测技术的研究面临一些挑战和问题。
首先是遮挡问题，即当行人被其他物体或人遮挡时，很难准确地进行检测。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些创新的方法，如多尺度检测、上下文信息利用和部件检测等。
其次是光照变化和尺度变化问题。
由于光照和尺度的变化较大，传统的行人检测算法往往无法处理这些情况。
为了解决这个问题，一些研究者提出了基于深度学习的多尺度网络，可以在不同的尺度和光照下进行行人检测。
此外，行人检测技术还面临着实时性的要求。
在实际应用中，行人检测需要在实时性的条件下完成。
对于视频监控系统或自动驾驶汽车等需要实时响应的应用场景，检测速度是一个关键因素。
为了提高检测速度，研究者们提出了一些加速方法，如区域建议网络（RPN）和快速RCNN等。
最后，未来的研究方向可以从以下几个方面展开。
首先，可以进一步提高行人检测的准确率和鲁棒性，尽量减少误检和漏检的情况。
其次，可以将行人检测与其他任务相结合，如行人重识别、行人姿态估计等。
行人检测与识别技术综述随着智能科技的发展以及城市交通的日益繁忙与增加，行人检测与识别技术成为了一项重要的技术任务。
该技术的目标是对行人进行准确的检测和识别，并为智能交通系统的发展提供技术保障。
在自动驾驶汽车领域，行人检测和识别技术也是不可或缺的一环。
一、行人检测技术行人检测技术主要是通过分析图像和视频中的信息，识别出其中哪些为行人。
目前，行人检测技术主要分为传统的基于特征点的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法。
1、传统的基于特征点的方法传统的基于特征点的方法主要是基于几何学和统计机器学习算法，通过人工挑选关键特征点，利用这些特征点进行行人检测。
该方法主要包括以下几个步骤：首先，对图像中的特征进行提取和描述；其次，对提取的特征进行分类和识别；最后，进行行人检测和跟踪。
传统的基于特征点的方法具有一定的准确性和鲁棒性，但是需要手动挑选关键特征点，且对于图像噪声、背景变化等情况较为敏感。
2、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来行人检测技术发展的趋势，其主要利用卷积神经网络等深度学习算法进行图像特征提取和行人检测。
该方法首先需要准备大量的行人图像数据集，然后，将这些数据输入到深度学习模型中进行训练，最后生成模型用于行人检测。
目前，基于深度学习的行人检测方法具有较高的准确性和鲁棒性，在行人检测及其它计算机视觉领域得到广泛的应用。
二、行人识别技术行人识别技术是指对已经检测到的行人进行进一步的识别，即确定行人的身份和特征。
相比于行人检测技术，行人识别技术更加复杂，需要对图像和视频进行更加深入的分析。
行人识别技术主要包括传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法。
1、传统的基于特征的方法传统的基于特征的方法是以行人的特征为基础，通过构建特征描述向量，对行人进行识别。
主要涉及行人的角度、身高、体型、衣着等特征，其中，行人的外貌特征是一种重要的行人识别特征。
传统的基于特征的方法依赖于人工构建行人特征库，并进行特征对齐、投影等操作，对识别精度和鲁棒性有较高的要求。
行人检测和跟踪算法理论行人检测和跟踪算法理论行人检测是一个复杂的过程，行人检测框架包含多个组成部分，本章对其中的关键技术进行分析，如行人检测中的特征提取，对行人特征进行分类的分类器的选择以及主要的行人跟踪方法进行介绍。
了解行人检测和跟踪方面的相关技术，为本文提出的行人检测及跟踪的方法提供理论依据。
2.1行人检测关键技术行人检测技术主要包含两个部分，行人检测时的特征提取和对行人进行识别分类的分类器。
选取能够对行人准确描述的特征算子对快速准确的检测到行人至关重要，是行人检测中的关键技术，也是能够高效准确检测到行人的前提。
选取合适的分类器对提取到的特征进行快速判别，准确的区分出行人与非行人并将行人识别出来又是行人检测技术的关键部分。
2.1.1行人检测特征描述行人检测特征描述是从图像中获取信息并进行信息分析的前期关键步骤。
主要体现在特征描述子是否能够高效的描述被检测目标。
特征一般是对图像的基本特征如颜色、纹理、边缘等进行组合分析，构建出更具表达能力的高级特征。
1. Haar-like特征Haar-like特征是一种常用的特征描述算子，在计算机视觉领域有广泛的应用。
它是由Papageorigiou等人提出用于人脸检测的描述特征，后又延伸到诸如行人检测等许多方面都有不错的检测效果。
常用的Haar-like特征主要有线性特征、边缘特征、点特征、对角线特征。
如下图所示：Haar-like特征只是选取了一些简单特征对目标特征进行描述，不能够对目标的特征全面表达，因此其识别程度不高。
但haar特征可以使用积分图进行快速计算，检测速度比较快，因此被广泛应用到检测检测行人等其他目标方面。
2. HOG特征方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是由Dalal在2005提出的，特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成，在计算机图像处理中常作为描述物体的特征算子。
HOG特征描述算子的思想是：设定训练样本图像的大小为64*128 像素，首先将训练样本分成小的连通区域，即细胞单元;cell)，细胞单元的大小为8*8像素，这样在样本图像中细胞单元的个数为8x16 = 128个。
基于计算机视觉的行人检测与识别算法计算机视觉技术已成为人工智能应用的一种重要手段。
行人检测和识别作为计算机视觉领域中的两个重要研究方向，具有广泛的应用场景，如智能交通、安防监控、智能零售等领域。
本文将介绍基于计算机视觉的行人检测与识别算法。
一、行人检测算法行人检测是指在图像或视频中识别出行人的位置和大小。
行人检测算法主要包括传统的基于特征的方法和深度学习方法。
1. 基于特征的方法基于特征的方法是指通过对图像进行特征提取，再通过分类器对目标进行识别。
其中比较常用的特征提取方法有Haar特征、LBP特征、HOG特征等。
Haar特征是指在图像上通过模板滑动窗口检测出某个区域内是否存在目标。
LBP特征是指通过统计一个像素的周围像素的灰度变化情况得到一个二进制编码，从而作为特征进行检测。
HOG特征是指将图像划分成小的单元，对每个单元内的像素进行梯度方向统计，从而生成特征向量。
但是这种方法存在特征难以捕捉图像细节等问题。
2. 深度学习方法深度学习方法是指通过神经网络自动学习特征，实现目标检测。
常用的深度学习方法有Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
Faster R-CNN是一种两阶段的目标检测算法，先通过卷积神经网络提取特征，再通过RPN网络生成候选区域，最后通过ROI池化网络生成固定大小的特征图进行分类。
YOLO是一种单阶段的目标检测算法，通过将目标检测看作是一个回归问题，直接从特征图中预测对应的边界框和概率。
SSD是一种结合了多尺度特征的目标检测算法，可以在更细粒度的层次上进行特征利用。
二、行人识别算法行人识别是指对行人的姿态、行为、身份等进行分类。
行人识别算法主要包括传统的基于局部部件的方法和深度学习方法。
1. 基于局部部件的方法基于局部部件的方法是指将目标按照不同的局部部位进行划分，通过对局部部位的特征提取，最终得到全局特征进行分类。
比较常用的局部部位有头部、身体、腿部等。
其中比较典型的算法包括Poselet、P-L-SVM、DCC。
行人检测的综述文献行人检测：那些你不知道的事儿。
行人检测听起来就很酷炫，其实它就在我们身边默默发挥着超级大的作用呢。
咱先来说说行人检测是啥吧。
简单来讲，就是让机器能够识别出图像或者视频里的行人。
这就像是给机器装上了一双特别的眼睛，让它能在一堆东西里准确地把行人给挑出来。
比如说在智能安防系统里，这个技术就特别厉害。
摄像头拍下来的画面那么复杂，有建筑物啊、车辆啊、花草树木啥的，但是行人检测就能一下子找到画面里的人。
这就好比在一群小动物里找小兔子，虽然周围还有小猫小狗啥的，可就是能把小兔子准确地拎出来。
那这个技术是怎么做到的呢？这里面学问可大了。
有基于特征的方法，这就像是我们认人看特征一样。
比如说这个人有大大的眼睛，长长的头发，机器也会去寻找图像里类似这样的特征。
它会从行人的轮廓、颜色、纹理这些方面去分析，找到那些能够代表行人的特征。
还有基于学习的方法，这个就更高级了。
它像是一个勤奋的学生，通过大量的图像数据去学习什么是行人。
就像我们看很多照片，然后就知道什么样的是帅哥美女，什么样的是大叔大妈，机器也是这样，看了超级多的行人图像，然后就学会了识别行人。
行人检测在很多地方都派上了大用场。
在交通领域，它能帮助无人驾驶汽车更好地识别路上的行人。
你想啊，无人驾驶汽车在路上跑，如果不能准确识别行人，那多危险啊。
有了行人检测技术，汽车就能提前知道哪里有人，然后及时做出反应，该减速减速，该停车停车。
这就像是给汽车配上了一个超级智能的保镖，时刻保护着行人的安全。
在智能监控方面，它可以自动发现一些异常的行人行为。
比如说在商场里，如果有小偷在人群里鬼鬼祟祟的，行人检测技术也许就能发现他的行为不正常，然后及时通知保安。
这就像是有一个无形的保安一直在巡逻，让我们生活的环境更加安全。
不过呢，行人检测也不是完美无缺的。
有时候它也会出错呢。
比如说在光线不好的情况下，或者行人的姿势特别奇怪的时候，它可能就会把一个物体看成是行人，或者把行人给漏看了。
计算机视觉中的行人检测技术综述引言：计算机视觉是人工智能领域中重要的研究方向之一，其中行人检测技术是计算机视觉中的基础性问题之一。
随着计算机硬件性能的不断提升，行人检测技术在各种实际应用中发挥着越来越重要的作用。
本文将综述目前计算机视觉中的行人检测技术，包括传统方法和深度学习方法，并对未来的发展趋势进行展望。
一、传统方法1. 特征提取方法传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征提取方法。
其中，HOG特征是最经典的一种。
HOG特征通过计算图像中的梯度方向直方图来描述图像中的边缘和纹理信息，然后通过训练分类器实现行人检测。
除了HOG特征，还有一些其他的特征提取方法，如Haar特征、LBP特征等。
这些传统方法取得了一定的效果，但在处理非常复杂的场景下仍然存在一定的局限性。
2. 行人检测算法基于传统方法设计的行人检测算法可以分为两类：滑窗法和部件法。
滑窗法将固定大小的窗口在图像上滑动，利用分类器对窗口中的图像进行判断是否为行人。
部件法则是将行人分为多个部分，在图像中寻找这些部分并进行组合判断是否为行人。
这些算法大多依赖于手工调节的参数和人工设计的特征，因此在复杂场景下的检测效果欠佳。
二、深度学习方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的行人检测技术取得了巨大的突破。
由于深度学习可以自动地学习到图像的特征表示，因此可以很好地解决传统方法中特征提取的问题。
1. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的模型之一，也被广泛应用于行人检测任务。
CNN通过多层卷积和池化操作，逐渐提取图像的高层次语义信息。
通过对大量标注的行人图像进行训练，CNN可以学习到行人的特征表示，并在测试时进行行人的检测。
现有的一些行人检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，都是基于CNN的。
2. 目标检测算法深度学习中的目标检测算法可以直接用于行人检测任务。
这些算法主要包括两种：基于候选区域的方法和单阶段方法。
基于深度学习技术的行人检测和跟踪算法研究随着社会经济的发展，城市化进程的加快，行人密度不断增大，行人安全问题也变得越来越重要。
而行人检测和跟踪算法作为计算机视觉中的重要研究领域之一，已经成为了保障行人交通安全的重要手段之一。
一、行人检测算法1.传统的行人检测算法在传统的行人检测算法中，一般使用HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器。
其中，HOG特征是一种用于图像特征提取的算法，可以用于检测特定物体的边界和方向；SVM分类器则可以将数据分为两类或多类，是一种常见的分类器算法。
但是，传统的行人检测算法往往存在两个问题：一是检测效果不够准确；二是运行速度较慢。
这两个问题对于行人检测算法的实际应用来说，都是不可忽视的问题。
2.深度学习在行人检测中的应用随着深度学习技术的发展，通过深度神经网络可以更精确地检测出行人，并且在检测效果和速度方面都有了很大的提升。
一般来说，基于深度学习的行人检测算法可以分为两类：一是基于单阶段的检测算法，如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）；二是基于两阶段的检测算法，如Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）和Mask R-CNN。
基于单阶段的检测算法更适用于实时性要求较高的场景，如自动驾驶汽车。
而基于两阶段的检测算法则更适用于要求更高的场景，如人脸识别。
二、行人跟踪算法行人跟踪算法的作用是在一个视频序列中跟踪特定的行人。
在实际应用中，行人跟踪算法可以用于视频监控、自动驾驶汽车等领域。
1.传统的行人跟踪算法在传统的行人跟踪算法中，一般使用基于颜色、纹理、形状等特征的算法。
其中，颜色特征是最常用的特征之一，因为颜色是最容易观察和描述的特征。
行人检测中的深度学习算法随着自动驾驶技术的不断发展，行人检测技术在交通安全领域中扮演着至关重要的角色。
而深度学习算法的广泛应用，为行人检测技术的发展提供了强有力的支撑。
本文将从深度学习算法的角度，探讨目前行人检测技术的发展现状和未来趋势。
一、行人检测技术的发展现状在行人检测技术的发展历程中，传统的计算机视觉方法已经无法满足当今交通安全领域对高精度、高鲁棒性的要求。
在这样的背景下，深度学习算法应运而生。
目前，深度学习算法已经成为行人检测技术中的主流方法。
随着神经网络的发展，越来越多的深度学习模型被应用于行人检测领域。
其中，基于卷积神经网络的方法已经成为了最为普遍的选择。
基于卷积神经网络的方法，主要包括了RCNN系列、YOLO系列、 SSD等。
这些方法在行人检测领域中取得了不俗的表现，识别准确率高、运算速度快。
不过，这些方法还有一定的缺陷，比如过拟合问题等，这些问题会影响模型的鲁棒性。
二、深度学习算法的改进为了解决深度学习算法的缺陷，近年来，研究者们不断改进算法，提高模型的鲁棒性。
这些改进主要包括以下方面：1、数据增强数据增强技术是提高深度学习算法鲁棒性的一种有效手段。
数据增强技术通过数据的旋转、平移、缩放等操作，增加样本的数量，从而提高模型的泛化能力。
2、跨域适应由于行人检测领域所涉及的场景种类繁多，因此模型在不同场景下的鲁棒性也需要考虑。
跨域适应技术通过将模型从源域（训练数据所在的领域）迁移到目标域（应用场景所在的领域），从而提高模型在目标域下的效果。
3、端到端训练传统的行人检测算法大多采用多个模块串联的方式，例如先使用Selective Search或Edge Boxes算法，再使用分类器来分类检测框。
这种方法需要使用多个不同的模型，而且需要对模型进行人工调参。
相比之下，端到端训练方法通过将所有的子任务统一到一个网络中完成，从而简化了模型的结构，并且提高了效率。
三、未来发展趋势总体来说，行人检测技术在深度学习算法的支持下得到了不断的完善和提高。
基于深度学习的行人检测算法研究深度学习在计算机视觉领域中发挥着重要作用，尤其是在目标检测任务中，被广泛应用。
本文将重点讨论基于深度学习的行人检测算法，并对其进行研究。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法。
通过多个神经网络层次的组织和学习，可以自动提取和表示图像中的特征。
行人检测是计算机视觉中的一个重要问题，有广泛的应用场景，如智能监控、自动驾驶等。
传统的行人检测方法通常依赖于手工设计的特征和分类器，但这些方法存在特征表示能力有限和易受到复杂背景等问题的困扰。
而基于深度学习的行人检测算法能够更好地解决这些问题，具有更高的准确率和鲁棒性。
首先，基于深度学习的行人检测算法通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为特征提取器。
通过将输入图像经过多个卷积层和池化层，得到图像的高层次抽象表示。
这些抽象表示具有强大的特征表示能力，可以更好地区分行人和背景。
随后，一些行人检测算法还会引入循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或注意力机制（Attention Mechanism）来进一步提升检测性能。
这些方法可以从时空信息或图像关键区域中提取更多的上下文信息，以辅助行人检测任务。
此外，还有一些行人检测算法使用多尺度或多尺度融合的方法来应对不同大小的行人目标。
其次，基于深度学习的行人检测算法需要大量的标注数据进行训练。
传统的行人数据集通常由专业标注人员进行手工标注，耗时且成本高昂。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些自动化标注方法，例如使用图像合成技术生成大量的合成图像作为训练数据。
同时，还有一些研究致力于构建更大规模的行人数据集，以提高基于深度学习的行人检测算法的泛化能力。
在实际应用中，基于深度学习的行人检测算法还面临一些挑战。
首先，检测算法需要在复杂的背景和遮挡情况下仍能保持准确率。
其次，检测算法需要在不同尺度和视角下都能有效检测行人目标，以适应不同的实际场景。
第33卷第1期自动化学报Vol.33,No.1 2007年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2007车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述贾慧星1章毓晋1摘要基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上，对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别，本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法，分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍.关键词行人检测，车辆辅助驾驶系统，感兴趣区分割，目标识别中图分类号TP391.41A Survey of Computer Vision Based Pedestrian Detectionfor Driver Assistance SystemsJIA Hui-Xing ZHANG Yu-JinAbstract Computer vision based pedestrian detection has become one of the hottest topics in the domain of computer vision and intelligent vehicle because of its potential applications in driver assistance systems.It aims at detecting pedestrians appearing ahead of the vehicle using a vehicle-mounted camera,so as to assess the danger and take actions to protect pedestrians in case of danger.In this paper,we give detailed analysis of the difficulties lying in the problem and review most of the literature.A typical pedestrian detection system includes two modules:regions of interest(ROIs) segmentation and object recognition.This paper introduces the principle of typical methods of the two modules and analyzes their respective pros and cons.Finally,we give detailed analysis of performance evaluation and propose some research directions.Key words Pedestrian detection,driver assistance system,ROIs segmentation,object recognition1引言车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置.由于它在行人安全方面的巨大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研究课题.欧盟从2000年到2005年连续资助了PROTECTOR[1]和SAVE-U[2]项目，开发了两个以计算机视觉为核心的行人检测系统；意大利Parma[3]大学开发的ARGO智能车也包括一个行人检测模块；以色列的MobilEye[4]公司开发了芯收稿日期2006-3-14收修改稿日期2006-6-17Received March14,2006;in revised form June17,2006国家自然科学基金(60573148),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060003102)资助Supported by National Natural Science Foundation of P.R.China(60573148),Specialized Research Fund for the Doc-toral Program of Higher Education(20060003102)1.清华大学电子工程系北京1000841.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing100084DOI:10.1360/aas-007-0084片级的行人检测系统；日本本田汽车公司[5]开发了基于红外摄像机的行人检测系统;国外的大学如CMU[6]、MIT[7,8]和国内的西安交通大学[9]、清华大学[10]也在该领域做了许多研究工作.车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测属于计算机视觉中人体运动分析的研究范畴，其主要任务是在运动摄像机下快速准确地检测行人.本文主要针对这一特定领域对相关的文献进行综述，重点分析常用方法的原理和优缺点，以期对相关的科技人员起到指导作用.对监控系统和体育运动分析领域中人体检测感兴趣的读者可以参考综述文献[11∼14].行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这c 2007by Acta Automatica Sinica.All rights reserved.1期车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述85表1感兴趣区分割方法Table1Methods for ROIs segmentation原理优点缺点典型文献基于运动的方法通过检测运动区域进行分割受行人姿态的影响较小检测不到静止行人[15]基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离进行分割受行人姿态、颜色和光照的影响较小需要额外的测距设备，增加了系统的造价和复杂性雷达[2]，立体视觉[1,6,16,17]基于图像特征的方法通过分析图像上的一些典型的行人特征进行分割可以对得到的图像数据直接操作很难定义出比较鲁棒且易于检测的特征边缘[3]、熵[18]、纹理[4]、“热点”[5,19]基于摄像机参数的方法通过摄像机的几何关系确定搜索区域可以只对感兴趣的区域处理需要对系统参数进行标定，受车辆振动的影响[3,4,19]就要求采用的图像处理算法不能太复杂.由上面的论述可以知道，系统的鲁棒性和实时性构成了一个矛盾，为了解决这种矛盾，现有的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区(Regions of Interest,ROIs)分割和目标识别.ROIs分割的目的是从图像中提取可能包含行人的窗口区域作进一步验证，以避免穷尽搜索，提高系统的速度.目标识别是行人检测系统的核心，它对得到的ROIs进行验证，以判断其中是否包含行人，它的性能决定了整个系统可以达到的精度和鲁棒性.本文首先讨论这两个模块可以采用的方法和各种方法的优缺点，最后介绍一些现有的行人检测系统的性能并对未来的发展趋势做出详细的阐述.2ROIs分割根据分割所用的信息，可将ROIs分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像特征和基于摄像机参数四种方法.各种方法的基本原理和优缺点见表1.在实际系统中，各种方法通常结合在一起使用，彼此互补.2.1基于运动的方法基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs.由于摄像机是运动的，所以要想应用该方法，必须首先补偿车辆自身的运动.例如Stein[15]等首先利用光流法估计车的运动，补偿车辆的运动后利用时间差分从而得到运动物体.基于运动的方法的优点是不受姿态的影响，比较鲁棒.缺点是只能检测运动的行人.所以目前主要应用在智能监控领域，在车辆辅助驾驶系统中往往只作为一个辅助的手段[4].2.2基于距离的方法基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离来得到ROIs.可以用来测距的传感器主要包括雷达[2]和立体视觉[1,6,16,17].当雷达与摄像机结合时，必须要考虑各个传感器间的时间同步和空间同步问题.而立体视觉本身就是图像，便于后期的图像处理算法直接进行处理，所以目前大多数基于视觉的检测系统都采用立体视觉来分割出ROIs.基于距离的方法的优点是比较鲁棒，受光照和行人外貌的影响较小.缺点是需要额外的测距设备，从而增加了系统的造价和复杂度.2.3基于图像特征的方法基于图像特征的方法指通过检测与行人相关的图像特征从而得到ROIs.对于可见光图像来说，常用的特征包括竖直边缘[3]、局部区域的熵[18]和纹理[4]等.对于红外图像来说，主要根据人体尤其是人脸的温度比周围环境温度较高这一特征，通过检测一些“热点”[5,19](Hot spot)来得到ROIs.基于图像特征的方法的优点是直接利用了图像信息，不需要额外的传感器.缺点是由于环境的复杂多变，很难定义出对每种场景都适用的特征.对这种方法的要求是特征检测算法不能太复杂，整个系统的速度不应该低于对所有窗口进行穷尽识别的速度.目前采用这种方法进行分割的算法通常和后面的目标识别算法结合在一起，从而形成了一个单步检测算法.例如Viola[20,21]等设计的级联分类器的前几级就可以视为一个ROIs分割算法，后面的几个分类器被视为识别算法.2.4基于摄像机参数的方法摄像机的安装位置和摄像机参数也是一个很重要的考虑因素.它对行人在图像上出现的位置和每个位置上目标的大小给出了很多限制,合理利用这些限制可以大大地缩小搜索空间[3,4,19].该方法的优点是只需要处理可能发生危险的区域.缺点是需要对摄像机参数进行标定，并且受车辆振动的影响.3目标识别根据利用的信息的不同，目标识别可以分为基于运动的识别和基于形状的识别两种方法[22]，各种方法的优缺点和相关文献可以参考表2.在一个实86学报33卷表2行人目标识别方法Table2Methods for pedestrian recognition基于运动的方法基于形状的方法基于明确人体模型的方法基于模板匹配的方法基于统计分类的方法原理通过分析行人步态(Gait)的周期性来识别行人构造明确的人体参数模型来表示行人通过模板表示行人通过分类器对行人进行识别优点受颜色、光照的影响较小，比较鲁棒具有明确的模型，方便处理姿态和遮挡问题计算方法简单不需要人工设置大量参数、比较鲁棒缺点只能识别运动行人，需要多帧，影响实时性建模和求解比较复杂需要很多模板对付姿态问题，匹配比较耗时间需要大量的训练数据典型文献[18,23∼25][10,19,26∼28][1,3,29∼31]NN[6,32∼34]、SVM[7∼9,36∼39]、Adaboost[4,40,42]际应用系统中，这两种方法通常结合在一起使用[4].3.1基于运动的方法基于运动的识别方法指通过分析人运动时的步态(Gait)特征来识别行人.人体的步态具有特定的周期性，通过分析图像序列的周期性,然后与行人步态的周期性的模式相比较,就可以识别出行人.基于运动的识别的好处是避免了人的纹理和光线变化的影响，缺点是只能识别运动的行人,并且要分析很多帧才能给出判决结果，影响系统的实时性.周期性的检测方法包括傅立叶变换和神经网络两种方法.Cutler和Davis[23]首先计算不同时间间隔图像之间的相关性，然后对得到的相关信号利用短时傅立叶变换进行分析，进而识别出行人.W¨o hler[24]等通过一个自适应时间延迟神经网络(Adaptive time delay neutral network)对图像序列进行分析，从而判断出该序列是否是人体的运动序列.以上两篇文献都是对行人的全身进行分析，由于行走的时候双腿的周期性更加明显，所以还可以通过分析双腿的周期性来识别行人[18,25].3.2基于形状的方法基于形状的识别方法指通过分析目标的灰度、边缘和纹理信息来对目标进行识别.基于形状的方法的优点是可以检测出静止的行人，缺点是容易产生大量的“虚警”(False positives).如表2所示，可将基于形状的行人识别方法分为基于明确人体模型(Explicit human model)的方法、基于模板匹配(Template matching)的方法和基于统计分类(Statistical classification)的方法.3.2.1基于明确人体模型的方法基于明确人体模型的方法指根据人体结构的知识，构造一个明确的2D或3D参数模型，通过提取图像的底层特征来求解模型,从而识别行人.这种方法的优点是具有明确的模型，可以处理遮挡问题，并且可以推断出人体的姿态.缺点是模型比较难构建,模型求解也比较复杂.该种方法能否成功依赖于ROIs分割的准确度.Zhao[26]针对正面和侧面人体分别建立了一个2D的平移–旋转–尺度不变的人体概率模型，该模型不但包括人体的整体形状和各个部件的形状，而且包括各个部件的大小和空间位置等信息，这些信息为算法的求解提供了限制条件，可以根据这个模型推断出被遮挡或者漏掉的部分.采用2D模型的还有Sun[10]和Yasuno[27]等人，Sun等将人体分成头部、躯干和左右腿四个部分，而Yasuno等将人体分为头部和躯干两个部分.相对于2D模型，3D模型在处理姿态、视角变化和遮挡问题上有比较大的优势.在Bertozzi[19,28]等人开发的利用红外图像检测行人的系统中，针对不同的姿态和行人的衣着，建立了一系列3D人体模型来对红外图像中的行人进行识别.3.2.2基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法通过存储一些灰度或者轮廓模板来表示行人，识别的时候只需要度量模板与输入窗口的距离就可以识别行人.基于模板匹配的算法的优点是计算简单，缺点是由于行人姿态的复杂性，很难构造出足够的模板以处理不同的姿态.基于模板匹配的最典型的算法是由Gavrila[29]提出的基于轮廓的分层匹配算法，该算法已经应用于PROTECTOR[1]项目.为了解决行人姿态的问题，Gavrila构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配,从而识别出行人.为了解决众多模板引起的速度下降问题，Gavrila采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度.匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换(Distance transform,DT)图像之间的Chamfer[30]距离来度量两者之间的距离.采用DT图像而不是原始图像计算距离的好处是，得到的距离测度是模板变换参数的平滑函数，方便了快速搜索.基于轮廓的Chamfer距离的识别方法还被成功地应用于[31].除了对人的全身通过模板匹1期车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述87配进行识别外，对于人体的局部部件同样也可以采用模板匹配的方法进行识别.例如，Broggi[3]等人利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma 大学开发的ARGO智能车中.3.2.3基于统计分类的方法基于统计分类的方法通过机器学习从一系列训练数据中学习得到一个分类器，用该分类器来表示行人，然后利用该分类器对输入窗口进行识别.基于统计分类的方法的优点是比较鲁棒，缺点是需要很多训练数据，并且很难解决姿态和遮挡的问题.基于统计模型的方法主要包括两个步骤：特征提取和分类器设计.特征提取的目的是降低数据的维数，得到能反映模式本质属性的特征，方便后面的分类；分类器设计属于机器学习领域的范畴，其目的是得到一个计算复杂度较低，并且推广性较好的分类器.针对行人识别问题，可根据分类器的设计方法将现有的基于统计分类的方法分为基于神经网络(NN)的方法，基于支持向量机(SVM)的方法和基于Adaboost的方法.神经网络通过学习的方法将模式的特征隐含在一系列的网络参数之中，可以描述极为复杂的模式，已经成功地应用在模式识别领域中的光栅字符识别和人脸检测上，它在行人的检测上也有广泛的应用[6,32∼34].Zhao[6]采用图像梯度的幅值作为特征，采用三层的前馈神经网络作为分类器来识别行人，采用梯度而不是原始灰度图象或者二值图像的原因是为了消除光照的影响，同时避免二值化时阈值的选择问题.Szarvas[33]利用卷积神经网络(Convolutional neutral network,CNN)来识别行人，CNN直接利用原始图像灰度值作为输入，将特征的提取过程作为隐含节点包含在网络的结构中，通过学习算法自动选取最佳的分类特征.Franke[34]等人直接利用原始图像灰度作为神经网络的输入特征.SVM是Vapnik[35]提出的基于结构风险最小化原理(Structural risk minimization principle, SRM)的统计学习理论，比基于经验风险最小化(Empirical risk minimization principle,ERM)的神经网络方法具有更好的泛化能力.最早提出利用SVM进行行人检测的是Oren[7]等人，Oren利用Haar小波特征，结合SVM算法构造了一个静态图片上的行人检测系统.该检测算法首先将原始图像灰度空间转换到过完备(Over-complete)的Haar小波系数空间，相对于原始灰度特征空间，Haar小波系数空间可以更有效地表征行人，从而为利用SVM 分类器进行分类打下良好的基础.基于Haar小波特征和SVM分类的行人识别方法引起了广大学者的兴趣，出现了许多改进的算法[8,36,37].Mohan[8]等人提出了基于部件(Component-based)的识别策略来解决人体的姿态问题.Grubb[36]设计了两个SVM分类器，一个针对正面和背面图像，另外一个针对侧面图像，然后将这两个分类器的判决结果进行融合.Oren的方法同样可以直接应用到红外图像里行人的识别上[37].对于红外图像，由于人体和背景的灰度差别比较明显，图像灰度值也可以直接作为SVM算法的输入[5,16].除此之外，形状描述符特征[38]、Gabor[9]特征、梯度方向的直方图特征[39]与SVM的结合也广泛地应用于现有的行人检测系统中.Adaboost是一种分类器组合的策略，它的目的是将一些弱分类器组合成一个强分类器.Adaboost 得到的分类器具有较好的推广性能，现在广泛地应用于模式识别和计算机视觉领域.最早将Adaboost 应用到计算机视觉领域的是Viola等人，利用矩形特征、Adaboost算法和级联分类器成功地实现了第一个实时人脸检测系统[20].近几年的人脸检测算法几乎都是这一检测方法的改进.Viola同样将该方法应用到了监控系统中行人的检测上[21]，该方法同时利用两帧的信息，利用一系列矩形模板提取外貌和运动信息，从而实现了监控系统中的低分辨率的行人的检测.Abramson[40]将Viola的方法直接应用到了汽车辅助系统中的行人识别上.除了方便快速计算的矩形特征外，SIFT[41](Scale invariant feature transform)特征由于其尺度不变的良好特性，它与Adaboost的结合也越来越受到学者的重视.Shashua[4]等给出了车辆辅助驾驶系统中的一个系统的行人检测方案，它将识别阶段分成两个部分，在单帧识别阶段利用Adaboost训练得到的分类器对行人进行识别，在多帧识别阶段通过分析行人的运动信息来进行综合的判决.在使用Adaboost 训练分类器时,利用了类似SIFT特征的梯度方向的直方图特征，为了解决行人的姿态问题，该方法根据姿态的不同,手工地将训练集分成了不同的子集，从而大大降低了类内的变化.基于Adaboost的检测方法同样可以结合分块检测策略以降低类内变化，Mikolajczyk[42]等人将人体分成七个部分，针对每一个部件利用类SIFT特征和Adaboost建立起一个检测器，然后将检测结果利用概率图模型进行融合从而识别站立的行人.4现有的系统和性能4.1评价方法基于计算机视觉的行人检测的最难的问题是不88学报33卷表3典型行人检测系统的实验结果Table3Experiments results of typical existing pedestrian detection systems作者ROIs分割目标识别实验结果Broggi[3]利用摄像机参数和竖直边缘的对称性利用人头的模板匹配仅仅给出了几张图片作例子，无详细测试结果Gavrila[29]无分层模板匹配和RBF分类器基于检测的评价方法：用900张彼此无遮挡的图片做测试，正确检测率为45%∼75%,虚警率不详Zhao[6]立体视觉利用梯度图像的神经网络分类器基于分类的评价方法：用8400个窗口作评价，正确率为85.2%,虚警率为3.1%Shashua[4]利用纹理特征基于SIFT特征的Adaboost分类器对于向马路内运动的行人的检测率为96%,在5个小时的驾驶过程中只出现一个虚警.Oren[7]无基于Haar特征的SVM基于分类的评价方法：检测率为69.6%,虚警率为1:15000Mohan[8]无基于Haar特征的SVM，将行人分块基于分类的评价方法：检测率为90%，虚警率为1:10000同的算法的性能评价，由于评价数据和评价方法的不同，很难比较出不同算法的优劣.目前文献中的评价方法主要分为两类，基于分类器的评价和基于检测的评价.基于分类器的评价针对“目标识别”这一步骤中采用的分类器的性能进行评价，正面测试样本是一系列和训练样本同样大小的包含行人的窗口，正确率一般用正确分类的窗口数量和总的窗口数量的比值来表示；负面测试样本是一系列不包含行人的窗口，虚警率用错误分类的窗口数量和总的窗口数量的比值来表示.基于分类器的评价方法的优点是简单、直接.缺点是这不是针对行人检测问题本身的评价，很难评价出一个行人检测系统的整体性能.基于检测的评价是对行人检测问题本身的评价.测试数据一般是一个图片集或者视频序列，人工对行人在图像或视频中的位置进行标注.评价时将检测到的行人的位置和标注的位置进行比较，如果误差小于一个阈值，则判决为正确的检测结果，否则视为一个虚警.正确率被定义为正确检测到的目标个数和手工标注的目标个数的比值；虚警率被定义为一个数据集上出现的总的虚警的个数或者平均出现一个虚警个数的帧数.该评价方法的优点是是对检测问题本身的评价，直接评价了ROIs分割和目标识别两者结合在一起的性能；缺点是由于手工标注的主观性和判决正确检测结果阈值设置的不同，使得很难比较各个系统的优劣.以上评价的方法仅仅是从模式识别的角度进行的评价，如果从行人检测的目的即防撞报警的角度出发，性能的评价更加复杂.例如，针对不同的行人对安全的影响，Shashua[4]等人将行人分为横穿马路的行人、静止的行人和沿着马路走的行人，针对这三种情况分别给出检测结果.Gavrila[1]在PROTECTOR项目的最终测试中为建立一个系统级的测试评价方法作出了尝试.除了评价方法的不同外，各种算法用来做测试的数据集也不完全相同，使得算法的评价十分困难，建立一个公共的训练和测试数据库是该领域必须解决的一个问题.4.2典型系统的性能虽然行人检测的文献很多，但给出详细实验结果的并不太多，并且彼此采用的数据集和评价方法的差别很大，使得很难进行公平的比较.但为了对目前的系统的性能有一个直观的认识，表3给出了一些典型系统的实验结果和所采用的方法.其中的大部分结果仅仅还停留在PC上的仿真阶段，已经在汽车上做过测试的主要包括Broggi[3]等人的基于竖直边缘和简单人头模板验证的系统，Gavrila[29]等人的基于分层模板匹配的系统，Zhao[6]等人的基于神经网络的系统和Shashua[4]等人的基于Adaboost 的系统.5总结与展望本文介绍了车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究的最新进展.在分析基于计算机视觉的行人检测难点的基础上，介绍了行人检测系统的组成和常用方法.基于计算机视觉的行人检测系统一般包括ROIs分割和目标识别两个模块. ROIs分割的目的是快速确定行人可能出现的区域，缩小搜索空间，目前常用的方法是采用立体摄像机或雷达的基于距离的方法，其优点在于速度比较快、比较鲁棒.目标识别的目的是在ROIs中精确检测行人的位置，目前常用的方法是基于统计分类的形状识别方法，其优点在于比较鲁棒.目前这一领域的最大问题是缺乏标准的测试数据库和测试方法.随着技术的进展，我们认为以下几个方面将有望成为未来的研究热点：1)数据库和测试方法的标准化目前，行人检测的最大的问题是没有一个统一。
