多特征协同的双层组合结构行人监控识别方法

• 作者: 吕真 张浩 连卫民
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 聚集型B-Haar Edgelet特征 双层结构 行人识别 贝叶斯原理
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 170-174
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.09.041

摘要

在对公共场所人流量统计的过程中，为了有效解决因行人遮挡、粘连所引发的在行人识别上的低检测率、高虚警率、实时性不足的缺点，对聚集型B-Haar特征和Edgelet特征协调进行特征提取，设计了双层组合结构行人识别模型。该模型的上层是在完全二叉树架构下结合局部二元模式改进的Haar特征（称作聚集型B-Haar特征），主管提取候选行人目标，确保较高的检测识别率；下层树状结构使用四分支串联树状结构，利用Edgelet特征并结合贝叶斯原理构建树状决策结构，对候选行人多部位检测然后判断候选目标是否为行人，实现降低虚警概率，保证实时性的目标。经过实验分析表明，所设计的多特征协同双层组合结构行人识别方法与传统的树状结构、串并联结构相比，在实时性、检测率和虚警率上具有明显的整体优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张浩	河南牧业经济学院计算机应用系	16	19	3.0	3.0
2	吕真	河南牧业经济学院计算机应用系	11	14	2.0	3.0
3	连卫民	河南牧业经济学院计算机应用系	8	9	2.0	3.0