利用双级随机森林分类器的行人快速检测方法

利用双级随机森林分类器的行人快速检测方法摘要：行人快速检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。本论文提出了一种基于双级随机森林分类器的行人快速检测方法，该方法利用双级分类器对图像中的行人进行快速准确

利用双级随机森林分类器的行人快速检测方法 摘要：行人快速检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。本 论文提出了一种基于双级随机森林分类器的行人快速检测方法，该方法 利用双级分类器对图像中的行人进行快速准确的检测。首先，构建了一 个初始分类器来识别行人相关的图像区域，然后利用这些区域提取更丰 富的特征，再次利用另一个分类器对这些特征进行分类。实验结果表 明，所提出的方法在行人快速检测方面具有较高的准确率和效率。 关键词：行人检测；快速检测；双级随机森林分类器 1. 引言 行人检测在计算机视觉领域具有广泛的应用价值。随着智能驾驶、 视频监控等技术的发展，精确和快速的行人检测方法变得越来越重要。 传统的行人检测方法往往依赖于手工设计的特征和复杂的分类器。然 而，这些方法在实时性和准确性方面存在一定的限制。因此，提出一种 基于双级随机森林分类器的行人快速检测方法具有重要的研究意义。 2. 相关工作 Haar 行人检测方面的研究已经取得了很多进展。一些方法利用特征 和级联分类器进行行人检测。然而，这些方法对于复杂场景和遮挡情况 下的行人检测效果不佳。其他方法利用深度学习方法进行行人检测，取 得了较好的效果。然而，深度学习方法通常需要较长的训练时间和大量 的数据，不适合快速检测。 3. 方法介绍 本论文提出了一种基于双级随机森林分类器的行人快速检测方法。 首先，构建了一个初始分类器来识别行人相关的图像区域。该分类器使 HaarAdaBoost 用特征和算法进行训练，可以快速准确的检测出行人的 HOG 大致位置。然后，利用这些行人区域提取更丰富的特征，包括特征 和颜色特征。再次，利用另一个随机森林分类器对这些特征进行分类，