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基于Adaboost算法的实时行人检测系统   总被引:5,自引:0,他引:5  
为解决智能视频监控系统下中远距离的行人检测问题,设计并实现了一个基于目标形状特征的检测系统;提出了4种较为有效的旨在描述人体形状局部特性的矩形特征,引入了对传统Adaboost算法的改进措施,减小了计算量,优化了系统结构;试验表明,该系统具有较高的检测率和处理速度,对阴影、雨天、枝叶晃动等监控场景中常见的噪声干扰不敏感,在P43·0GHz的PC上处理320×240的视频序列可达到15帧/s以上。  相似文献   
2.
通过比较传统的Adaboost算法中样本权重的更新算法,提出了一种新的将类内归一化与全局归一化过程相结合的样本权重更新算法.并对两种算法进行了仿真实验,结果表明,该算法使用较少的弱分类器便可保证强分类器在保持较高检测率的同时,将误检率降低到可接受的范围内.  相似文献   
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