面向行人检测的组合分类器设计的开题报告

面向行人检测的组合分类器设计的开题报告一、研究背景及意义随着计算机视觉技术的不断发展，人们对导航、交通安全等领域中的行人检测技术的需求也越来越大。行人检测是计算机视觉中的一个重要问题，其目的在于通过图像处理的方法，将图像中的行人区域进行准确地识别，从而实现对行人的跟踪、识别等功能，以保障行人的安全、提高行人的交通效率等。在自动驾驶、智能安防、智能交通等众多领域中，行人检测技术都具有极高的应用价值和广阔的市场前景。目前，行人检测技术已经取得了重要的进展，但仍然存在一些挑战。例如：1.遮挡问题：当行人与其他物体遮挡时，行人的形状特征会发生变化，这时候传统的检测算法难以准确地检测出行人。2.动态变化问题：行人在行进过程中往往伴随着各种动态变化，如姿态、动作等，传统算法也难以满足这种需求。3.多尺度问题：行人图像在不同的距离和角度下会出现不同的尺度，需要对每个尺度进行适配，这也是行人检测中的一个非常关键的问题。针对上述问题，本文将提出一种基于组合分类器的行人检测算法。该算法将采用多个特征提取算法，并将这些算法的检测结果进行组合，以提高行人检测的准确率和鲁棒性。本文主要工作包括以下几个方面：1.设计多个特征提取算法，包括HOG、LBP等。2.针对不同的特征提取算法，设计相应的分类器。3.将不同算法的检测结果进行组合，提高检测精度。4.对所提出的算法进行实验验证，比较其性能表现。二、研究内容及方法1.多特征提取算法的设计本文将采用多种特征提取算法，包括HOG、LBP等。其中，HOG（HistogramofOrientedGradient）算法是一种基于图像局部梯度方向的特征提取算法，被广泛应用于行人检测领域；LBP（LocalBinaryPattern）算法是一种用于图像纹理特征提取的算法，通过描述像素周围灰度值的局部结构来捕获图像中的纹理信息。2.分类器的设计本文将针对不同的特征提取算法设计相应的分类器。例如，在采用HOG算法进行特征提取时，将采用支持向量机（SVM）分类器进行行人检测；在采用LBP算法进行特征提取时，将采用朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类器进行行人检测。3、多算法结果的组合本文将提出一种算法，将不同算法的检测结果进行组合，从而提高行人检测的准确率和鲁棒性。例如，在HOG和LBP算法的基础上，利用多目标跟踪算法将两个算法的结果进行融合。4、实验验证本文将采用公开的数据集进行实验验证，并比较所提出算法的性能表现。实验将在MATLAB平台上进行，包括算法实现、实验数据的处理、性能分析等。三、论文结构本文将分为五个部分：1.绪论：介绍行人检测的背景与意义，目前行人检测算法存在的问题以及本文所提出的算法的主要思想。2.相关技术：介绍行人检测算法中所涉及的相关技术，包括特征提取算法、分类器设计、多特征融合以及性能评估等。3.分类器设计：介绍不同特征提取算法所对应的分类器，以及设计分类器的具体方法。4.多特征融合：介绍不同特征提取算法检测结果的组合方法，以及组合方法的具体实现步骤。5.实验验证：在公开数据集上进行实验验证，并比较本文所提出算法与其他行人检测算法的性能表现。四、预期成果1.提出一种基于组合分类器的行人检测算法，该算法能够有效地解决传统行人检测算法存在的遮挡、动态变化以及多尺度问题。2.验证所提出算法的有效性，表明所提出算法的检测精度和鲁棒性更好。3.为行人检测技术的发展提供一种有效的方法和参考。五、研究进度安排任务及时间节点：1.综述和文献调研（1个月）2.算法设计及实现（3个月）3.实验验证及结果分析（2个月）4.论文撰写及定稿（2个月）时间安排：第1-2个月：文献调研、算法设计及实现第4-5个月：实验验证及结果分析、论文撰写及定稿六、参考文献[1]DalalN,TriggsB.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2005.CVPR2005.IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2005:886-893.[2]OjalaT,PietikainenM,HarwoodD.Acomparativestudyoftexturemeasureswithclassificationbasedonfeaturedistributions[C]//Patternrecognition,1994.Vol.29.Issue.1:51-59.[3]LoweD.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].Internationaljournalofcomputervision,2004,60(2):91-110.[4]ViolaP,JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2001.CVPR2001.Proceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2001,1:511-518.[5]WangX,HanTX.AnHOG-LBPhumandetectorwithpartialocclusionhandlin