基于多部位多示例学习的人体检测

• 作者: 丁建浩 王毅刚 耿卫东
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 人体检测 多示例学习 部位检测器 梯度方向直方图
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 803-809
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5489字
• 语种: 中文

摘要

基于部位的检测方法能处理多姿态及部分遮挡的人体检测,多示例学习能有效处理图像的多义性,被广泛应用于图像检索与场景理解中.文中提出一种基于多示例学习的多部位人体检测方法.首先,根据人体生理结构将图像分割成若干区域,每个区域包含多个示例,利用AdaBoost多示例学习算法来训练部位检测器.然后利用各部位检测器对训练样本进行测试得到其响应值,从而将训练样本转化为部位响应值组成的特征向量.再用SVM方法对这些向量进行学习,得到最终的部位组合分类器.在INRIA数据集上的实验结果表明该方法能改进单示例学习的检测性能,同时评价3种不同的部位划分及其对检测性能的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王毅刚	杭州电子科技大学图形图像研究所	76	423	11.0	14.0