基于一阶和二阶聚合通道特征的实时行人检测

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为了同时改善实时行人检测的误检率和检测速度,文中引入了二阶聚合通道特征(SOACF)来提高行人检测算法的性能,该算法主要基于图像中的一阶信息聚合通道特征(ACF)检测器,互补了ACF与SOACF的性能,并设计开发了一种加权非最大抑制合并算法。与ACF检测器相比,该合并检测器不仅在INRIA,Caltech和KITTI行人数据集上表现良好,而且在Caltech和KITTI数据集上的误检率分别降低了4%和2%,检测速度比基于ACF的CheckerBoards检测器快了近100倍。
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