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 行人检测技术

行人检测技术与现行的智能驾驶辅助技术相比具有一定的特殊性，主要体现在行人兼具刚性和柔性物体的特性，对行人的检测易受到行人自身行为、穿着、姿态等因素的影响。行人检测技术，即从传感器采集到的图像中提取行人位置，对行人运动行为进行判断的方法，通过提取视频中运动目标区域的信息，使用背景减除法、光流法、帧差法等，结合人体形态、肤色等特征判断。在获取的静态图片中，使用的方法主要有模板匹配方法，基于形状检测方法，基于机器学习的检测方法。由于前两种方法存在明显缺点，近年来实际应用较少，本文着重介绍基于机器学习的检测方法的发展现状。

基于机器学习的行人检测方法的性能提升主要依赖行人特征描述以及分类器的训练。特征描述的复杂程度又影响了检测方法的实时性，HOG 是目前广泛使用的行人特征描述方法，另外 Haar、LBP 及其改进方法也是行人特征描述的常用方法。机器学习的分类器涉及到行人检测的检测率，神经网络、支持向量机和 BoosTIng 方法是常见的机器学习分类器。

许多行人检测技术的算法都是以上述方法及其改进方法的基础上进行研究，从而在不同方面优化了行人检测技术。以 HOG 与线性向量机（SVM）结合为例，HOG 刻画了图像的局部梯度幅值和方向特征，基于梯度特征、对块的特征向量进行归一化处理、允许块之间相互重叠，因此对光照变化和小量的偏移并不敏感，能有效地刻画出人体的边缘特征。HOG 特征和 SVM 在场景简单的 MIT 行人数据库测试中，该组合检测率近乎 100%。

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