贝叶斯框架下的人的检测

• 作者: 叶桦 夏良正 汪力
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯 支持向量机 线性模型
• 年，卷（期）: 2007,（z1）
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP13
• 字数: 2652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2007.z1.002

摘要

利用低分辨率条件下比较易于识别的特征,即衣服的颜色、肤色和位置信息来检测人.首先把待识别的目标分成几个部分,包括衣服和皮肤,再分别利用线性模型为衣服颜色和肤色建立概率模型,由于人体属于非刚性物体,不适用于一般的概率模型,所以利用支持向量机,通过训练,为几部分的相对位置建立了概率模型.最后通过贝叶斯方法建立了框架,该框架综合了颜色和位置的概率模型.实验证明,通过找到最大概率,就能够较准确地检测到人在图像中所处的位置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏良正	东南大学自动化学院	63	1121	19.0	30.0
2	叶桦	东南大学自动化学院	93	795	14.0	25.0
3	汪力	东南大学自动化学院	4	21	3.0	4.0