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摘要:
针对复杂背景下采用单一特征进行行人检测时的局限性,提出了一种融合多种特征并运用模板弹性模型与局部二次加权的算法,将梯度直方图(HOG)、肤色、发色与曲率有效融合,建立了适用行人检测的各特征模型.第一级采用改进HOG特征结合模板弹性模型利用SVM分类器初次检测;第二级提取局部模板感兴趣区域(ROI)进行头部肤色、发色与腿部曲率检测.实验表明,该算法弥补了单一特征的不足,有效检测了行人整体与局部关键特征,提高了识别性能.
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文献信息
篇名 局部二次加权与多特征融合的行人检测算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 方向梯度直方图 肤色 发色 曲率 弹性模型 局部二次加权
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 154-158,189
页数 6页 分类号 TP391
字数 4539字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1406-0117
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 全惠敏 湖南大学电气与信息工程学院 38 364 11.0 18.0
2 何博 湖南大学电气与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
方向梯度直方图
肤色
发色
曲率
弹性模型
局部二次加权
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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