基于粒子滤波的行人检测

基于粒子滤波的行人检测

本文介绍如何使用基于粒子滤波的方法实现行人检测，并将提供MATLAB代码实现。在深度学习盛行的今天，传统的计算机视觉算法依然有其重要性和独特性。行人检测是一项很重要的计算机视觉任务，其应用范围十分广泛，包括视频监控、智能驾驶、智能交通等领域。

一般而言，基于粒子滤波的行人检测主要包括以下四个步骤：

1.初始状态定义

首先需要定义行人在图像中的初始状态，通常情况下，定义行人位置为正方形框，其含义是行人所在的区域。

2.状态转移

这一步骤是指在一个时间步里，从上一帧得到当前帧的行人状态。状态转移可以通过运动模型来完成，对于行人检测而言，常用的运动模型包括匀速运动模型和非线性运动模型。

3.权值计算

针对每个粒子，都需要利用行人检测算法计算其权值，权值可以通过测量模型来实现，其中最常用的测量模型包括模板匹配和Haar-like特征检测模型。

4.重采样

在获得每个粒子的权值之后，需要进行重采样。这一步骤的主要作用是将权值大的粒子保留下来，而将权值小的删除掉。

MATLAB代码实现如下：

清除所有变量
clear all
% close all images
close all
% 关闭 MATLAB 下所有窗口
close all hidden