[發明專利]基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法在審
| 申請號： | 201410308775.5 | 申請日： | 2014-07-01 |
| 公開（公告）號： | CN104091178A | 公開（公告）日： | 2014-10-08 |
| 發明（設計）人： | 游萌 | 申請（專利權）人： | 四川長虹電器股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/66 | 分類號： | G06K9/66;G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124 | 代理人： | 劉世平 |
| 地址： | 621000 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 hog 特征 人體 感知 分類 訓練 方法 | ||
1.基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法，其特征在于，包括如下步驟：
A.創建訓練樣本集并對訓練樣本集中的樣本進行HOG特征提取，設定分類器需要達到的強度值，所述訓練樣本集包括正樣本集及負樣本集，所述正樣本集中的正樣本為被檢測的目標對象，所述負樣本集中的負樣本從不包含任何被檢測的目標對象信息的源負樣本中抽樣得到；
B.從正樣本訓練窗口和負樣本的初始訓練窗口中得到一個基本分類器，所述正樣本訓練窗口為檢測目標居中的圖像，所述負樣本的初始化訓練窗口從一系列不包含目標對象的圖像中隨機產生；
C.使用基本分類器對源負樣本進行掃描，得到錯誤樣本，所述錯誤樣本為源負樣本檢測出目標對象的樣本，將錯誤樣本添加到負樣本集中，同正樣本集一起對基本分類器進行訓練；
D.重復步驟C，得到分層次的弱分類器，將不同層次的弱分類器進行級連得到強分類器，強分類器達到設定的分類器需要達到的強度值時結束訓練。
2.如權利要求1所述的基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法，其特征在于，所述正樣本的尺寸大小為48*48像素。
3.如權利要求1所述的基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法，其特征在于，所述正樣本及負樣本的數量均在12000個以上。
4.如權利要求1所述的基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法，其特征在于，步驟D中，重復步驟C的次數至少為50次。
5.如權利要求1所述的基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法，其特征在于，所述正樣本只包括人體肩膀以上部位的圖像。
6.如權利要求1所述的基于HOG特征人體感知分類器的訓練方法，其特征在于，每一個正樣本只包含一個目標對象。
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