【摘 要】
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本文通过深入研究高斯混合模型、HOG+SVM分类器和Haar+AdaBoost分类器的算法原理,提出了一种基于前景提取和模式识别的行人检测算法,首先使用高斯混合模型进行背景建模,通过
【机 构】
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广东科学技术职业学院计算机工程技术学院,华南理工大学软件学院,惠州学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772225);广州市科技计划项目(201804010276);广州市科技计划项目(2018070100047)
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本文通过深入研究高斯混合模型、HOG+SVM分类器和Haar+AdaBoost分类器的算法原理,提出了一种基于前景提取和模式识别的行人检测算法,首先使用高斯混合模型进行背景建模,通过前景提取的方法提取出运动物体,对运动物体进行行人检测,最后对判断为行人的对象进行人脸识别,分类区分出蒙面的可疑行人,解决基于背景建模方法的误判问题和基于统计学习方法的效率问题.实验结果表明,新算法相对于单独使用模式识别算法,较大地降低了漏检率,且在运行速度和检测率方面表现良好.
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