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基于快速级联分类器的行人检测方法研究
被引量：
2
1
作者
高嵩
杜晴岚
陈超波
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期1183-1188,共6页
行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节,通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响,常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改...
行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节,通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响,常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改进型帧差法获取行人运动信息,然后利用直方图坐标对应划分出运动区域,最后通过训练双特征级联分类器对运动区域进行检测识别。实验结果表明,本方法可以有效减少误检和漏检现象,检测时间平均减少了32.77ms,检测准确率平均提高了10%以上,因此本方法有效提高了识别准确率和识别速度。
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关键词
改进型帧差法
HAAR特征
Shapelet特征
级联分类器
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职称材料
题名
基于快速级联分类器的行人检测方法研究
被引量：
2
1
作者
高嵩
杜晴岚
陈超波
机构
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期1183-1188,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271362)
陕西省国际科技合作重点项目(2015KW-024)
西安市技术转移促进工程项目(CXY1441(3))
文摘
行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节,通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响,常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改进型帧差法获取行人运动信息,然后利用直方图坐标对应划分出运动区域,最后通过训练双特征级联分类器对运动区域进行检测识别。实验结果表明,本方法可以有效减少误检和漏检现象,检测时间平均减少了32.77ms,检测准确率平均提高了10%以上,因此本方法有效提高了识别准确率和识别速度。
关键词
改进型帧差法
HAAR特征
Shapelet特征
级联分类器
Keywords
improved frame difference
Haar feature
Shapelet feature
cascade classifier
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速级联分类器的行人检测方法研究
高嵩
杜晴岚
陈超波
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
2
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