基于统计结构梯度的行人检测
发布时间：2018-11-29点击次数：
- 发表刊物：通信技术
- 关键字：】边缘信息; 统计结构梯度; SSG; SVM
- 摘要：针对自然背景下的行人检测问题，从人体最显著的轮廓信息出发，提出一种基于统计结构 梯度（SSG, Statistical Structural Gradient）的行人检测算法。采用支持向量机（SVM, Support Vector Machine）算法对数据库中行人样本的SSG 特征进行训练，得到行人检测分类器。提出的SSG 算法在sobel 图像中仅做结构统计和角度幅值计算，能够采用积分图加速行人检测速度。对INRIA 数据库中的288 张样 本进行测试，误检率(FPPW, False Positives Per Window)为10-5，检测率等于90.89%。
- 是否译文：否
- 发表时间：2011-12-07
- 第一作者：戴声奎
上一条：基于暗原色先验模型的快速去雾算法
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论文成果
个人信息
- 性别：男
- 职称：副教授
- 出生日期：1971-03-25
- 学历：博士研究生
- 学位：工学博士学位
- 学科：
计算机应用技术;
模式识别与智能系统;
信号与信息处理 - 电子邮箱：
其他联系方式
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