资 源 简 介
本文提出了一种从移动车辆所使用的光流和方向梯度直方图的行人检测方法（HOG）。运动物体提取的相对运动分割区域代表的相同的光流后补偿相机的 egomotion。若要获取光流场，两个连续的图像被划分成网格单元 14 × 14 像素 ； 然后每个单元格跟踪在当前帧下一帧中找到相应的单元格。使用至少三个相应的细胞，仿射变换执行根据在连续的图像中，每个相应的单元格，这样，符合光流动中提取。地区的移动对象会被检测为转换后的对象，有别于以前注册背景。被采用形态学工艺得到候选人的人类居住地区。为了识别对象， 猪特征提取在候选区域和分类，使用线性支持向量机 （SVM）。猪功能矢量被用作输入的线性 SVMto 分类到行人/nonpedestrian 对给定的输入。Proposedmethodwas 测试在
移动车辆，也通过使用行人数据集的实验证实。它显示相比明显改善与原始猪使用 eth） 行人 dataset。
