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摘要:
提出一种基于广义霍夫变换的室外场景行人检测方法.首先从少量标注图片中随机地提取行人图像碎片构造碎片字典,然后使用图像碎片对每一幅训练图片计算特征向量.为了能够在静态图片中快速地检测行人,使用Gentleboost算法训练检测器,在每一次迭代时学习一个决策树桩弱分类器,该弱分类器可以从高维特征向量中选择一个当前区分度最好的碎片特征.在运行检测器时,所有的弱分类器在测试图片中对于行人的可能出现位置进行投票.最后,将各个弱分类器的投票结果进行叠加,并用设定的检测阈值剔除得分较低的检测结果后得到检测输出.在LabelMe数据集上的实验表明,该方法可以快速地在静态图片中检测出行人,需要较少的训练数据且有效地解决了部分遮挡问题.
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文献信息
篇名 基于广义霍夫变换的室外场景行人检测研究
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 行人检测 广义霍夫变换 碎片特征 室外场景
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 70-73,77
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3271字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.04.014
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作者信息
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1 张雪松 大连交通大学软件学院 11 32 3.0 5.0
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广义霍夫变换
碎片特征
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期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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