【摘 要】
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提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检测.MSO特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61039003,60872143);国家重点基础研究发展计划(973)(2011CB706900,2010CB731800)
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提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检测.MSO特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征由Gabor小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联Adaboost算法及SVM训练检测模型.基于粗特征的Adaboost分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的SVM分类器则保证了检测精度.另外,通过MSO特征块的平移,使得所提算法能够检测多视角的人体.通过对于MSO特征块的装配,使得算法能够检测人群中相互遮挡的人体目标.在INRIA公共测试集合及SDL多视角测试集合上的实验结果表明,算法具有对视角与遮挡的鲁棒性和较高的检测速度.
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