行人检测是模式识别及机器学习领域的研究热点之一，广泛应用于智能监控、辅助驾驶等领域，而行人候选框的生成是识别及跟踪行人目标的一项重要的前期工作。针对静态监控场景以及特定情况下的车载监控场景，提出了一种基于在线高斯模型的行人检测候选框的快速生成方法(OL_GMPG)。该方法采用高斯模型拟合行人尺寸分布，可以通过生成较少数目的行人候选框达到较高的检测率；并可通过高斯模型的学习与更新过程，获取场景中行人频繁出现的位置以及对应的目标尺度信息，为后续的行人识别及跟踪过程提供辅助。
机器视觉 行人检测 高斯模型 检测率 尺度信息 光学学报
2016, 36(11): 1115001
