多尺度滑动窗口法,multiple-scale sliding window method

当前的人体检测技术，基本都会采用到多尺度滑动窗口法，该方法需要对图像做不同尺度的缩放，然后用固定大小的滑动窗口以等距步长在整幅图像上滑动，并对每一个滑动窗口做人体检测。

因此，这个方法的最大优点就是漏检率极低，因为它会对整幅图像都滑动，不会漏掉任何一个可能会出现人体的位置。但是这种优势，是用巨大的搜索空间和时间消耗换来的，检测效率自然会受到较大的影响。这个方法的大致原理，可用下面的流程图演示。



我们以大小为480*640的图像为例，缩放尺度为1.1，首先构建图片中最左侧的金字塔（构建金字塔的结束条件是最顶层图像长小于128或者宽小于64），然后以64*128的滑动窗口，滑动步长为8像素，对每一层都会进行滑动，获得检测窗口。这个时候，我们会获得13473张待检测图像，首先这个数量是很庞大的，其次就是图像冗余很大。

所以针对滑动窗口法的这一弱势，我们有必要对该方法进行改进~