戴声奎
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基于多特征与改进霍夫森林的行人检测方法
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Journal:计算机工程与设计

Place of Publication:中国航天科工集团第二研究院706所

Key Words:行人检测;多特征;梯度方向直方图;局部二值模式;LAB颜色空间;霍夫森林;投票模板

Abstract:针对自然背景下的行人检测问题,提出一种多特征与霍夫森林结合的行人检测算法。在特征提取阶段,分别采用梯度方向直方图、局部二值模式和LAB颜色空间来提取行人的梯度、纹理和颜色频率特征,构成丰富的特征集来描述行人;采用霍夫森林算法来创建分类器,对其投票方式进行改进,提出一种基于高斯模板的区域加权投票方式,提高了检测精度。实验结果表明,该算法在误检率FPPW 为10-4时,检测率为90.12%,ROC曲线性能上优于HOG+SVM 与原霍夫森林算法。

Page Number:3538-3544

Translation or Not:no

Date of Publication:2013-10-31

First Author:DSK

Personal information

Associate professor
Supervisor of Master's Candidates

Gender:Male

Date of Birth:1971-03-25

Education Level:博士研究生

Degree:Doctoral Degree in Engineering

Date of Employment:2007-10-17

Business Address:华侨大学机电实验大楼A618

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Status:在岗

Discipline:Computer Applications Technology
Pattern Recognition and Intelligent Systems
Signal and Information Processing

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