论文总字数：15120字

摘 要

本设计是基于Adaboost算法的实时行人检测系统，这是通过对Haar特征以及积分图，完成了对特征的选取和计算。并且将这些特征集合为弱分类器。并通过特定的规则，将弱分类器集合成一个强分类器，然后再把这些强分类器再次联合起来，形成一个快速的准确的级联分类器。从而能够有效进行行人检测。通过实验证明了基于Adaboost算法具有检测速度快、时间短准确率高等显著优点。并且引入了检测率，最终能够达到了实时行人检测的要求。

关键词：Adaboost算法，特征，行人检测，检测率

Absrtact: Times are constantly changing and developing, and pedestrian safety accompanied by traffic safety has attracted more and more attention of the people, so pedestrian detection has also been increasingly used.
This design is a real-time pedestrian detection system based on AdaBoost algorithm, which completes the selection and calculation of features through Haar features and integral maps. And these features are grouped into weak classifiers. Through specific rules, weak classifiers are assembled into a strong classifier, and then these strong classifiers are United again to form a fast and accurate cascade classifier. So that pedestrian detection can be effectively carry out. Experiments show that AdaBoost - based algorithm has the obvious advantages of high detection speed, short time and high accuracy. And the detection rate is introduced, which can finally meet the requirements of real-time pedestrian detection.

Keywords: Adaboost algorithm, characteristics of pedestrian detection, the detection rate

目录

1前言 4

1.1研究背景 4

1.2 设计意义 5

2 系统检测流程 5

3. Adaboost方法的引入 5

3.1 Boosting方法的提出和发展 6

3.2 AdaBoost算法的提出 6

4. 矩形特征 7

4.1 Haar特征矩形特征 7

4.2子窗口内的条件矩形，矩形特征个数的计算 8

4.3条件矩形的数量 9

5. 积分图 10

5.1 积分图的概念 10

5.2 利用积分图计算特征值 11

5.3 计算特征值 12

6.级联分类器与检测过程 12

6.1弱分类器 12

6.2 训练强分类器 13

6.3弱分类器的Haar特征分类 14

6.4 弱分类器的训练及选取 18

6.5 强分类器 19

7. 图像检测 19

结 论 20

参考文献 21

致谢 22

附录 23

1前言

1.1研究背景

伴随着改革开放以后，中国进击的腾飞，我们老百姓的生活也变得越来越好。小时候难得一见的汽车如今却在大街上到处都是，只要是稍微富裕一点的家庭都买了轿车、摩托车等交通工具，生活也正在变得越来越好。然而在这美好生活的背后却有着一些阴影。由于车辆越来越多，人们的出行安全也受到了越来越大的挑战。中国作为一个人口大国，对于交通安全一直是一个值得大家强烈关注的问题。因为人很多，路上的人也很多，再加上我国刚刚进入小康社会，所有对于交通安全方面的意识一直不太高，也因如此，我国每年所发生的交通事故非常之多，根据统计表明，每过去一小时，就有12个人丧生与交通事故下，就有60个人因为交通事故而残基，因为交通事故我国为此浪费了300亿----500亿元人命币，这是多么令人心疼啊。想要改变这些问题，让人们的安全不在受到威胁，除了人们的交通安全意识以外，人们对汽车等交通工具如何快速的识别行人，以达到及时刹车，保护行人安全也变得越来越重要。因此人们对于行人检测系统的需求也变得越来越迫切，人们对于行人检测的研究也越来越多，因此行人检测系统变得越来越热门，技术发展的也越来越快。

除此以外关于对于一些敏感的区域，例如银行、火车站、机场、大型超市等公共场合，虽然有摄像机等设备，但是摄像机只是能单纯的进行摄像，并不能将行人具体的检测出来。如果使用人工进行检测，就会有以下几方面缺点：

1总体量太大。摄像机拍摄的视频有时间长，拍摄面积大等特点，因此需要工作量极大。

2 工作易疲劳，注意力不集中。在人在长时间观看枯燥无聊重复的画面时，时间短一点还好，只要时间稍微长一些就难免会出现走神等消极状态。

3 工作人员有可能会因为一些个人因素而消极怠工。比如说工作人员工作当天遇到一些影响个人心情的消极因素，或者责任心较差。

4 所需要支付的费用太高。随着社会的发展人们的工资需求越来越高，除此以外还有比如五险一金、节假日等工作福利需要满足。

因此在这些需要每天24小时不间断实时监控的工作场合，安装全天候的，自动的，实时的行人检测系统非常合适。

行人检测系统的主要工作如下：1、分析了Adaboost算法的泛华能力、权重更新方法以及收敛性能。2、讲述了Haar特征，接着通过Haar特征，解决了对特征的选取和特征个数的计算，而人体的一些特征完全可以通过矩形特征进行简单地描绘。3、通过积分图对特征值进行计算。4、级联分类器通过训练及选取了弱分类器，与强分类器。5、最后进行了图像检测。

1.2 设计意义

它很好的把我的专业知识和技能运用了起来，让我学以致用。它打破了我们对传统摄像机检测行人的局限性，让我们看到了科技进步的成果。广泛受到新时代的年轻人的青睐，他们处于发展的前端，传统东西已经无法引起他们的注意了。

2 系统检测流程

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