行人检测综述论文（中英）

行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要目标是识别并定位图像或视频中的行人。在智能交通、安全监控、人机交互等多个应用场景中有着广泛的应用。本压缩包包含了一系列关于行人检测的中英文综述论文，这些论文深入探讨了该领域的理论与实践。 行人检测的核心在于特征提取和分类器设计。传统的行人检测方法多依赖于低级特征，如边缘、颜色和纹理等。例如，Haar-like特征结合Adaboost算法在Viola-Jones框架下实现快速行人检测。然而，这种方法对光照变化和遮挡情况的处理能力有限。 随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）逐渐成为行人检测的主流技术。Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）以及SSD（Single Shot MultiBox Detector）等方法通过端到端的学习，直接从原始图像中进行目标检测，显著提升了行人检测的精度和速度。这些模型通常包括特征提取网络、区域提议网络和分类回归网络三部分，能处理不同尺度和形状的行人。 在深度学习模型中，预训练模型的使用是关键。ImageNet大规模分类数据集上的预训练模型可以提供丰富的视觉特征，为行人检测提供有力支持。同时，研究人员也针对行人检测任务设计了专门的网络结构，如Pedestron、CenterNet等，它们在行人特征的捕获和定位上进行了优化。 除了模型设计，数据集的质量和多样性也是提升行人检测性能的重要因素。例如，Caltech、INRIA、CityPerson等公共数据集提供了大量行人实例，用于训练和评估模型。近年来，一些大规模的、包含复杂环境和遮挡情况的数据集，如CrowdHuman和MOTChallenge，进一步推动了研究的进展。 在实际应用中，行人检测还面临着实时性、鲁棒性和泛化性的挑战。为了提高检测速度，轻量级网络如MobileNet、ShuffleNet被引入，同时，模型剪枝和量化等技术也被用来减少计算资源消耗。此外，多尺度检测、注意力机制、上下文信息利用等策略有助于提高检测的准确性和鲁棒性。 行人检测是一个涉及图像处理、机器学习和深度学习的综合性课题。通过不断的技术迭代和创新，行人检测技术正在逐步克服光照、遮挡、视角变化等难题，向着更加精确和实用的方向发展。这些中英文综述论文将帮助读者深入了解这一领域的最新进展和未来趋势。