基于PCA和多元统计回归的人群人数统计方法

• 作者: 张二虎 李虎 段敬红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人群人数统计 分割特征 纹理特征 多元线性回归 高斯过程回归
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 206-209
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1205-0313

摘要

针对人群人数统计中分割特征与纹理特征相分离以及回归模型精度提高的问题，提出一种基于PCA和多元统计回归相结合的人群人数统计方法。通过PCA对提取到的人群前景分割特征和纹理特征进行降维处理；建立多元线性回归模型，以确定特征量和人群人数之间关系的趋势方向；通过回归出的趋势方向，对高斯过程回归模型进行修正。实验结果表明该方法更适合进行大规模人群人数统计。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张二虎	西安理工大学信息科学系	96	889	14.0	26.0
2	段敬红	西安理工大学信息科学系	20	122	7.0	10.0
3	李虎	西安理工大学信息科学系	1	11	1.0	1.0