基于梯度方向直方图( H OG) 特征的行人检测是目前检测精度较高的主流方法。针对基于梯度直方图特征的 行人检测存在检测精度还有待提高、向量维数大的问题, 提出使用梯度直方图统计特征加颜色频率和肤色特征描述行 人, 选取一些分类能力较强的block 作为最后的特征, 使用线性SVM 分类。在INRIA 库上的实验证明, 该方法能有效地 提高检测精度。-H istog r am o f or iented g radient( H OG) based on pedestr ian de

基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰 度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模 型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature