基于梯度强度多方向线积分的人体头肩检测研究
梯度特征是描述图像区域的重要特征之一，广泛用于目标检测、目标识别、图像检索及场景分类等领域。 典型的梯度特征包括HOG、shapelet及Edgelet等。本文针对HOG(梯度方向直方图)特征及其快速算法进行分析，在此基础上提出了一种新的基于多方向线积分的梯度特征．该特征计算过程简单，计算速度快，便于在DSP等硬件上实现。本文将新的特征应用到人体头肩检测中，实验结果表明，当使用AdaBoost算法训练分类器时，该特征的描述能力与HOG相当，同时其计算时间仅为HOG的三分之一，整体性能优于HOG。最后，本文分析了梯度特征的适用范围并总结了未来的应用发展方向。
梯度特征 梯度方向直方图 多方向线积分 头肩检测
何飞 王生进 丁晓青
清华大学电子工程系,北京 100084
国内会议
北京
中文
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2011-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）