一种前景提取的行人模式识别检测算法

• 作者: 李子龙 杨忠明 胡音文 蔡昭权 黄翰
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 背景建模 行人检测 人脸检测 AdaBoost 模式识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 4551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.02.017

摘要

通过深入研究高斯混合模型、HOG+SVM分类器和Haar+ AdaBoost分类器的算法原理,提出了一种基于前景提取和模式识别的行人检测算法,首先使用高斯混合模型进行背景建模,通过前景提取的方法提取出运动物体,时运动物体进行行人检测,最后对判断为行人的对象进行人脸检测,分类区分出蒙面的可疑行人,解决基于背景建模方法的误判问题和基于统计学习方法的效率问题.实验结果表明,相对于单独使用模式识别算法,新算法显著降低了漏检率,且在运行速度和检测率方面表现良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡昭权		144	686	14.0	20.0
2	黄翰	华南理工大学软件学院	50	526	11.0	21.0
3	杨忠明	广东科学技术职业学院计算机工程技术学院	20	68	5.0	8.0
4	李子龙	华南理工大学软件学院	7	19	3.0	4.0
5	胡音文	华南理工大学软件学院	1	1	1.0	1.0