基于多特征的AdaBoost行人检测算法

• 作者: 李文辉 李谊 杨赢涛 江琦 黄如锦
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 多特征 直方图统计 查找表
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 449-455
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4715字
• 语种: 中文

摘要

针对单特征辨识度较低问题, 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布, 从而基于多特征联合概率更精准地描述行人, 提高行人检测的鲁棒性. 实验结果表明, 改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、降低了误检率, 目标识别的置信度明显提高, 在多变的自然背景下可以取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文辉	吉林大学计算机科学与技术学院	105	809	17.0	22.0
2	李谊	吉林大学计算机科学与技术学院	6	64	3.0	6.0
3	江琦	吉林大学计算机科学与技术学院	5	65	3.0	5.0
4	黄如锦	吉林大学计算机科学与技术学院	1	32	1.0	1.0
5	杨赢涛	吉林大学计算机科学与技术学院	1	32	1.0	1.0