摘要：为提高对于图像中人体检测的准确率,该文提出窗口边缘梯度势能（Window Gradient Potential Energy,WGPE）的概念和一种基于窗口边缘梯度势能快速人体检测方法。采用稀疏-稠密梯度势能窗口集对人体进行多尺度检测过滤,缩短了检测时间。采用改进后的加权级联支持向量机训练正负样本,将遮挡情况下的人体正样本进行加权划分,以检测遮挡环境下的人体。在对检测窗口进行过滤时,该算法并不需要增加过多的计算开销。在背景较为平滑的图像中,与多尺度面向梯度直方图（HOG）和HOG-LBP（Histograms of Oriented Gradients and Local Binary Pattern）方法相比在相同的准确率下,具有较少的检测时间。实验表明在人体检测的准确率和效率方面有所提高,对于处于半遮挡情况下人体检测,准确率也有明显提高。

关键词：人体检测 面向梯度直方图 梯度势能 级联支持向量机 

单位：浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310027