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针对复杂背景下的行人检测,从边缘信息入手,提出了一种新的基于梯度离散化的改进的中心对称统计变换(DG_CENTRIST)的行人检测方法。首先根据原始图像的梯度方向的分布,离散地形成多张梯度图;然后进行中心变换(CT)获得改进的DG_CENTRIST特征,最后提出的新的计算方法,结合线性和HIK-SVM,通过级联方式实现实时的行人检测。实验结果表明,该算法取得了较高的检测精度。