基于HOG随机森林分类器的人体识别

针对目前复杂场景中人体目标的识别率低、误检率高的问题,提出了一种基于HOG的随机森林分类器,将HOG算法对图像局部区域外观和形状的良好表征和随机森林分类器稳健的目标分类性能和效果有效结合,并将其性能与二叉树、AdaBoost和SVM等分类器进行了比较,证明其具有较好的鲁棒性,且在复杂场景中得到了有效验证。