作者：徐栩娟,刘述民 单位：江西省科技情报研究所 出版：《科技广场》2017年第05期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKJIG2017050090 DOC编号：DOCKJIG2017050099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 智能汽车的核心技术是行人检测，而行人检测对行人安全、驾驶员具有重大意义，所以此项研究已经成为计算机视觉、智能车辆等领域的前沿研究课题。行人检测通常可分为感兴趣区分割、目标识别两阶段。基于距离的感兴趣区分割法鲁棒性很强，可以克服行人服饰、姿态与光照等因素的影响，由于需配置仪器如立体视觉测距、雷达等，经济成本高，算法也比较复杂。基于统计分类的目标识别法以提取行人图像特征为前提，然后通过统计学习法建立相应分类器(如Adaboost分类器、SVM分类器等)。该方法稳定性、通用性比较高，不过需要以寻找有效、稳定的目标属性或者特征为前提。随着时代发展，计算机技术的日新月异，测距手段以立体视觉的分割法所需的运算成本、经济成本会大大降低，因此基于立体视觉的ROIs分割技术将受到更多的关注，将运用立体视觉技术进行ROIs分割。由于轮廓曲线描述，受姿态、光线变化以及行人服饰等因素影响较小，边界是目标的分界线，是行人识别的重要特征。

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