【摘 要】
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针对夜间行人检测成像尺度不一所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,在统计学习的应用原理下,设计基于熵加权和快速分类支持向量机(FCSVM)优化的头部校验夜间行人快速识
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,绵阳师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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四川省教育厅基金资助项目(14ZA0257);四川省教育厅青年基金资助项目(12ZB261)
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针对夜间行人检测成像尺度不一所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,在统计学习的应用原理下,设计基于熵加权和快速分类支持向量机(FCSVM)优化的头部校验夜间行人快速识别方案。应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入三分支结构的支持向量机识别目标,同时利用FCSVM降低运算开销,确保实时性,通过头部校验方法分析评估误检目标,提高图像匹配的准确度。实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人检测实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中均具有较好的识别效果。
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