探索用于行人检测的人类视觉驱动特征
计算机视觉与模式识别
2016-11-17 v1
摘要
受人类视觉注意力系统中中心 - 周边机制的启发，鉴于行人确实表现出具有判别力的对比度纹理，我们提出使用平均对比度图来解决街景中的行人检测挑战。我们的主要贡献首先是设计一种局部的、统计的多通道描述子，以结合颜色和梯度信息。其次，我们引入了一种基于网格单元的多方向、多尺度对比度方案，以整合具有表现力的局部变化。针对选择最具判别力的特征进行评估和分类的问题，我们就统计描述子、对比度测量和尺度结构进行了广泛的比较。通过这种方式，我们在各种配置下获得了合理的结果。在 INRIA 和 Caltech 行人数据集上应用我们优化后的检测器的实证结果表明，我们的特征在行人检测中产生了 state-of-the-art 的性能。
引用
@article{arxiv.1501.06180,
title = {Exploring Human Vision Driven Features for Pedestrian Detection},
author = {Shanshan Zhang and Christian Bauckhage and Dominik A. Klein and Armin B. Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.06180},
year = {2016}
}
备注
Accepted for publication in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)