基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测

作者：降爱莲; 杨兴彤

来源：计算机工程与设计, 2013, (07): 2547-2550+2565.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2013.07.050

• AdaBoost级联算法
• 支持向量机算法
• 行人检测
• 类Haar矩形特征
• 分类器 cascade AdaBoost algorithm
• SVM algorithm
• pedestrian detection
• Haar-like rectangle feature
• classifier

针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗口作为候选区域并利用类Haar矩形特征进行特征提取,通过AdaBoost-SVM级联分类器进行分类。实验结果表明AdaBoost-SVM级联分类器的分类器准确率达到99.5%,误报率低于0.05%,优于AdaBoost级联分类器,训练时间要远远小于SVM分类器。

• 单位
  太原理工大学