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行人检测技术综述
A Survey on Pedestrian Detection

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苏松志 1   李绍滋 1   陈淑媛 2   蔡国榕 1   吴云东 3  
文摘 行人检测是计算机视觉中的研究热点和难点,本文对2005-2011这段时间内的行人检测技术中最核心的两个问题—特征提取、分类器与定位—的研究现状进行综述.文章中首先将这些问题的处理方法分为不同的类别,将行人特征分为底层特征、基于学习的特征和混合特征,分类与定位方法分为滑动窗口法和超越滑动窗口法,并从纵横两个方向对这些方法的优缺点进行分析和比较,然后总结了构建行人检测器在实现细节上的一些经验,最后对行人检测技术的未来进行展望.
其他语种文摘 Pedestrian detection is an active area of research with challenge in computer vision.This study conducts a detailed survey on state-of-the-art pedestrian detection methods from 2005 to 2011,focusing on the two most important problems:feature extraction,the classification and localization.We divided these methods into different categories;pedestrian features are divided into three subcategories:low-level feature,learning-based feature and hybrid feature.On the other hand,classification and localization is also divided into two sub-categories:sliding window and beyond sliding window.According to the taxonomy,the pros and cons of different approaches are discussed.Finally,some experiences of how to construct a robust pedestrian detector are presented and future research trends are proposed.
来源 电子学报 ,2012,40(4):814-820 【核心库】
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.04.031
关键词 行人检测 ; 目标检测 ; 智能监控 ; 车辆辅助驾驶
地址

1. 厦门大学信息科学与技术学院, 福建省仿脑智能系统重点实验室, 福建, 厦门, 361005  

2. 元智大学资讯工程系, 台湾  

3. 集美大学理学院, 福建, 厦门, 361021

语种 中文
文献类型 综述型
ISSN 0372-2112
学科 自动化技术、计算机技术
基金 国家自然科学基金 ;  国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金 ;  深圳市科技计划-基础研究 ;  深圳市科技研发基金-深港创新圈计划 ;  福建省教育厅项目
文献收藏号 CSCD:4544674

参考文献 共 55 共3页

1.  许言午. 行人检测系统研究新进展及关键技术展望. 电子学报,2008,36(5):368-376 CSCD被引 5    
2.  贾慧星. 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述. 自动化学报,2007,33(1):84-90 CSCD被引 30    
3.  Geronimo D. Survey of pedestrian detection for advanced driver assistance systems. IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2010,32(7):1239-1258 CSCD被引 37    
4.  Dollar P. Pedestrian detection:an evaluation of the state of the art. IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,99:1-20 CSCD被引 3    
5.  Aggarwal J. Human activity analysis: a review. ACM Computing Surveys,2011,43(3):1-47 CSCD被引 61    
6.  杜友田. 基于视觉的人的运动识别综述. 电子学报,2007,35(1):84-90 CSCD被引 36    
7.  Reilly V. Geometric constraints for human detection in aerial imagery. Proc.ECCV,2010 CSCD被引 1    
8.  Andriluka M. Vision based victim detection from unmanned aerial vehicles. Proc.IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS),2010 CSCD被引 1    
9.  Dollar P. The fastest pedestrian detector in the west. Proc.BMVC,2010 CSCD被引 1    
10.  Enzweiler M. Monocular pedestrian detection:survey and experiments. IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2009,31(12):2179-2195 CSCD被引 46    
11.  Dalal N. Histograms of oriented gradients for human detection. Proc.IEEE CVPR,2005:886-893 CSCD被引 2    
12.  Zhu Q. Fast human detection using a cascade of histograms of oriented gradients. Proc.IEEE CVPR,2006:1491-1498 CSCD被引 1    
13.  Wojek C. A performance evaluation of single and multi-feature people detection. Proc.DAGM,2008 CSCD被引 1    
14.  Ojala T. A comparative study of texture measures with classification based on feature distributions. Pattern Recognition,1996,19(3):51-59 CSCD被引 416    
15.  Mu Y. Discriminative local binary patterns for pedestrian detection in personal album. Proc.IEEE CVPR,2008 CSCD被引 2    
16.  Wang X. A HOG-LBP human detector with partial occlusion handling. Proc.IEEE ICCV,2009 CSCD被引 1    
17.  Walk S. New features and insights for pedestrian detection. Proc.IEEE CVPR,2010 CSCD被引 1    
18.  Wu J X. CENTRIST:A visual descriptor for scene categorization. IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligent,2011,33(8):1489-1501 CSCD被引 26    
19.  Wu J X. Real-time human detection using contour cues. Proc.IEEE ICRA,2011:860-867 CSCD被引 1    
20.  Walk S. New features and insights for pedestrian detection. Proc.of CVPR,2010 CSCD被引 1    
引证文献 57

1 许腾 车载视觉系统中的行人检测技术综述 中国图象图形学报,2013,18(4):359-367
CSCD被引 10

2 孙锐 基于显著性检测与HOG-NMF特征的快速行人检测方法 电子与信息学报,2013,35(8):1921-1926
CSCD被引 18

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李绍滋 G-3959-2010
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