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T-CENTRIST特征的红外图像人体检测
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作者 倪洪印 李凤萍 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第S02期268-275,共8页
行人检测技术是智能监控系统、智能交通系统、机器人和汽车安全等计算机视觉领域的研究热点。由于在视频场景中人体的位置、角度、穿着等都是复杂多变的,对检测精度有很大影响。通过对统计特征变换直方图(CENTRIST)的优缺点分析,提出了... 行人检测技术是智能监控系统、智能交通系统、机器人和汽车安全等计算机视觉领域的研究热点。由于在视频场景中人体的位置、角度、穿着等都是复杂多变的,对检测精度有很大影响。通过对统计特征变换直方图(CENTRIST)的优缺点分析,提出了一种新的人体检测特征——三值统计特征变换直方图(T-CENTRIST)。T-CENTRIST一方面考虑了每个像素与其邻域像素之间的关系。另一方面也考虑了这些邻域像素之间的相关性度量。相比于CENTRIST,T-CENTRIST方法能更充分、更准确地反映行人的轮廓。其次,文中提出了一种基于T-CENTRIST特征的红外图像行人检测框架,引入了扩展块和整体图像的思想。最后,实验结果验证了所提出的行人检测方法的有效性。 展开更多
关键词 人体检测 统计特征转换 扩展块 线性SVM
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