计算机工程

作者：张驰, 谭南林, 李国正, 苏树强

单位：北京交通大学 机械与电子控制工程学院, 北京 100044

关键词：红外图像,行人检测,显著性检测,Zernike矩,卷积神经网络

基金：国家自然科学基金（61527812）。

由于可见光图像和红外图像的成像原理不同，可见光图像的行人检测算法难以直接应用于红外图像中。为此，提出一种基于多级梯度特征的红外图像行人检测算法。使用改进的图像显著性检测算法提取红外图像的关键区域，应用质心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮区，采用Zernike矩判断图像的对称性及与行人特征的相似性，通过基于边缘信息输入的卷积神经网络模型逐级缩小判定范围。在OTCBVS红外图像行人数据集上的实验结果表明，与稀疏表示算法相比，该算法的检测准确率较高。

来源：2020年第4期

《计算机工程》期刊编辑部

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