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现有视频行人检测方法把行人检测看成一个有监督的两类(即行人和背景)学习问题,区分视频中的行人和背景,并不能很好解决行人的姿态变化和行人间的遮挡问题.文中提出基于图切割和密度聚类的行人检测算法,把行人检测看成一个多类的无监督学习过程.在训练阶段,首先对每个训练样本计算多级梯度方向直方图-局部二分模式(HOG-LBP)特征,然后对多级HOG-LBP特征所属的每个图像块分配不同的权值.为了区别行人的不同部位并赋权值,采用基于图像块的图分割方法从背景中分割行人所在的图像块.最后,再采用基于密度峰值的聚类算法