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紋理與輪廓結合的行人檢測

大小:0.93 MB 人氣:0 2017-11-27 需要積分:1

  針對在復雜場景下,聚合通道特征(ACF)的行人檢測算法存在檢測精度較低、誤檢率較高的問題,提出一種結合紋理和輪廓特征的多通道行人檢測算法。算法由訓練分類器和檢測兩部分組成。在訓練階段,首先提取ACF特征、局部二值模式( LBP)紋理特征和ST( Sketch Tokens)輪廓特征,然后對提取的三類特征均采用Real AdaBoost分類器進行訓練;在檢測階段,應用了級聯檢測的思想,初期使用ACF分類器處理所有實例,保留下來的少數實例應用復雜的LBP及ST分類器進行逐次篩選。實驗采用INRIA數據集對算法進行仿真,該算法的平均對數漏檢率為13. 32%,與ACF算法相比平均對數漏檢率降低了3.73個百分點。實驗結果表明LBP特征與ST特征能有對ACF特征進行信息互補,從而在復雜場景下去掉部分誤判,提高了行人檢測的精度,同時應用級聯檢測保證了多特征算法的計算效率。

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