【摘 要】
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提出一种结合运动信息与表观特征的行人检测方法.在对通过表观检测子获得的候选检测窗口执行分割验证的框架中,将运动信息融入到基于图像序列的对象分割算法中,通过获取更准
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175026,60903141);国家重点基础研究发展计划(973)(2007CB311004);浙江省自然科学基金(D1080807);浙江省新一代移动互联网用户端软件科技创新团队项目(2010R50009);宁波市自然科学基金(2011A610193)
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提出一种结合运动信息与表观特征的行人检测方法.在对通过表观检测子获得的候选检测窗口执行分割验证的框架中,将运动信息融入到基于图像序列的对象分割算法中,通过获取更准确的分割结果来提高对候选检测窗口的检测准确率.该方法利用运动信息更新运动对象的前景/背景分布模型,将颜色信息间接地融入行人检测中,并通过形状特征表现出来,与行人表观检测子形成互补的特性,获得更好的检测结果.上述结论在CAVIAR视频以及行人检测视频中得到了实验验证.
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