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基于多特征和级联分类器的行人检测算法

来源 :合肥工业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 5次 | 上传用户：vay_b

【摘要】

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针对静态图像中的人体检测问题,文章提出一种由粗到精的级联分类器人体检测算法,并改进多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征和多尺度梯度方向直方图(Multi-scale Histograms of Oriented Gradients,简称Multi-scale HOG)特征。粗分类器采用扩展的MSO(extended multi-scale orientati

【作者】

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常峰杨彬窦建华

【机构】

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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥学院计算机科学与技术系

【出处】

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合肥工业大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年12期

【关键词】

：

扩展的多尺度方向特征多尺度梯度方向直方图相交核支持向量机 extended multi-scale orientation（EMSO） feature m

【基金项目】

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基金项目：安徽省科技攻关计划资助项目（1301b042017,1301b042014）

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针对静态图像中的人体检测问题,文章提出一种由粗到精的级联分类器人体检测算法,并改进多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征和多尺度梯度方向直方图(Multi-scale Histograms of Oriented Gradients,简称Multi-scale HOG)特征。粗分类器采用扩展的MSO(extended multi-scale orientation,简称EMSO)特征和Adaboost级联训练得到,精分类器采用基于WTA(winner-takes

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