基于归一化目标像素的人群密度估计方法

• 作者: 丁艺 刘金星 戴永惠 朱双双 陈树越
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人群密度估计 归一化前景目标 人群特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 212-214,296
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2730字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.049

摘要

由于像素统计方法在提取高密度人群特征时,可能会导致在计算感兴趣区域(ROI)中的人数时出现较大的误差,因此提出归一化前景目标像素提取人群特征,并采用支持向量机(SVM)对ROI中的人群密度进行估计.首先利用混合高斯模型消除背景,并用Otsu算法提取人群目标,然后进行归一化前景目标像素的人群特征提取,最后利用支持向量机DAG算法实现人群密度分类,并与人工神经网络方法、基于像素的和基于纹理的方法进行了对比.实验结果表明正确检测率可达到95％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈树越	常州大学信息科学与工程学院	48	160	7.0	9.0
2	戴永惠	常州大学信息科学与工程学院	4	14	2.0	3.0
3	丁艺	常州大学信息科学与工程学院	4	18	2.0	4.0
4	朱双双	常州大学信息科学与工程学院	3	10	2.0	3.0
5	刘金星	常州大学信息科学与工程学院	4	17	2.0	4.0