基于 T-CENTRIST 的红外图像快速行人检测
计算机视觉与模式识别
2021-01-20 v2
摘要
行人检测是计算机视觉（如智能监控系统、智能交通系统、机器人与汽车安全）中的研究热点与难点问题。然而，视频场景中人体的位置、角度与着装复杂多变，对检测精度影响很大。本文通过分析 Census Transform Histogram (CENTRIST) 的优缺点，提出一种用于人体检测的 novel 特征 Ternary CENTRIST (T-CENTRIST)。T-CENTRIST 特征考虑了每个像素与其邻域像素之间的关系，同时也考虑了这些邻域像素间的相关性。因此，所提出的特征描述方法比 CENTRIST 更能充分且准确地反映行人轮廓。其次，我们提出一种基于 T-CENTRIST 的红外图像快速行人检测框架，引入了扩展块与积分图的思想。最后，实验结果验证了所提行人检测方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1902.06218,
title = {Fast Pedestrian Detection based on T-CENTRIST in infrared image},
author = {Hongyin Ni and Fengping Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.06218},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 6 figures