Robust pedestrian detection in thermal infrared imagery using a shape distribution histogram feature and modified sparse representation classification
Robust pedestrian detection in thermal infrared imagery using a shape distribution histogram feature and modified sparse representation classification
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使用形状分布直方图特征和改进的稀疏表示分类在热红外图像中进行稳健的行人检测
DOI：
10.1016/j.patcog.2014.12.013
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发表时间：
2015-06
影响因子：
8
通讯作者：
Liang Dong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao Xinyue;He Zaixing;Zhang Shuyou;Liang Dong
本文提出了一种基于形状分布直方图（SDH）特征和改进稀疏表示分类（MSRC）的热红外图像行人检测方法。在这个框架中，更有可能包含行人的候选区域首先检测基于轮廓显着图。然后利用候选区域内物体细化后的轮廓图上任意点之间的距离来提取SDH特征。SDH是一种鲁棒的、有鉴别力的特征，可以精确地描述行人的特征。最后，一个强大的MSRC分类器，具有较高的准确性，用于识别真正的行人。在OSU热行人数据库上进行了实验，并与其他算法进行了比较。该方法在行人检测方面表现出了良好的性能。
In this paper, a robust approach using a shape distribution histogram (SDH) feature and modified sparse representation classification (MSRC) for pedestrian detection in thermal infrared imagery is proposed. In this framework, the candidate regions that are more likely to contain the pedestrians are first detected based on the Contour Saliency Map. Then distances between random points on the thinned contour map of objects in the candidate regions are applied to acquire the SDH feature. SDH is a robust and discriminative feature which can precisely describe the pedestrian characteristics. Finally, a robust MSRC classifier which has high accuracy is used to recognize the true pedestrians. Experiments are conducted over the OSU thermal pedestrian database by comparing with other algorithms. The proposed method shows an excellent performance in detecting pedestrians.
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DOI：
10.1109/ivs.2002.1187922
发表时间：
2002
期刊：
Intelligent Vehicle Symposium, 2002. IEEE
影响因子：
--
作者：
Fengliang Xu;K. Fujimura
通讯作者：
K. Fujimura
影响因子：
5.1
作者：
Wang, Jiang-tao;Chen, De-bao;Yang, Jing-yu
通讯作者：
Yang, Jing-yu
DOI：
--
发表时间：
1995
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
V. Vapnik
通讯作者：
V. Vapnik
DOI：
10.1109/tpami.2007.1062
发表时间：
2007-08-01
影响因子：
23.6
作者：
Gavrila, Dariu M.
通讯作者：
Gavrila, Dariu M.
影响因子：
19.5
作者：
K. Toyama;A. Blake
通讯作者：
K. Toyama;A. Blake