基于分层稀疏编码的行人检测算法

　　针对复杂环境中的行人检测问题，提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于KSVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示，对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模，形成一个有效的无监督特征学习方法；然后将得到的稀疏表示与SIFT描述符的稀疏表示进行特征融合，得到了更加全面、更加可判别的图像表示；最后结合SVM分类器应用于行人分类任务。实验结果表明，该行人分类方法对比同类方法在性能上有明显改善。