基于多特征与改进霍夫森林的行人检测方法
发布时间：2018-11-29点击次数：
- 发表刊物：计算机工程与设计
- 刊物所在地：中国航天科工集团第二研究院706所
- 关键字：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
- 摘要：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。
- 页面范围：3538-3544
- 是否译文：否
- 发表时间：2013-10-31
- 第一作者：戴声奎
上一条：结合图像融合与分割的快速去雾
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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
- email：