【摘 要】
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提出了一种基于机器视觉的行人检测和跟踪方法,以TLD算法为框架,即对图像中目标同时进行检测和跟踪,融合两者结果并对检测器进行学习,并针对该算法应用于行人目标出现失败和
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院; 上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51178268)
论文部分内容阅读
提出了一种基于机器视觉的行人检测和跟踪方法,以TLD算法为框架,即对图像中目标同时进行检测和跟踪,融合两者结果并对检测器进行学习,并针对该算法应用于行人目标出现失败和误差较大的问题,对检测器进行改进,提出使用HOG算子和基于NCC匹配的增量式分类器来检测行人.首先计算出图像中每一个滑动窗口的HOG特征向量,与NCC分类器中保存的正负样本的特征向量进行匹配,然后将检测结果与跟踪器结果融合并对检测器进行在线更新学习,实验结果表明本文方法具有较好的鲁棒性和实时性.
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