结合改进聚合通道特征和灰度共生矩阵的俯视行人检测算法

摘要 针对传统俯视行人检测方法提取的头部特征单一、检测错误率高的问题，提出了结合改进聚合通道特征（ACF）和灰度共生矩阵（GLCM）的俯视行人检测算法。首先，将提取到的HSV颜色特征、梯度幅值大小以及改进后的梯度方向直方图（HOG）特征组合成ACF描述子；然后，采用窗口法计算改进的GLCM参数描述子，提取纹理特征，串联每个窗口的特征向量得到共生矩阵特征描述子；最后，将聚合通道和共生矩阵特征分别输入Adaboost训练得到分类器，并进行检测得到最终结果。实验结果表明，所提算法能在干扰背景存在的情况下有效检测目标，提高了检测的准确率和召回率