| 基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法 |
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| 引用本文： | 牛杰,钱堃.基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法[J].微机发展,2011(9):99-102,106. |
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| 作者姓名： | 牛杰 钱堃 |
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| 作者单位： | [1]常州信息职业技术学院电子与电气工程学院,江苏常州213164 [2]东南大学自动化学院,江苏南京210096 |
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| 基金项目： | 江苏省现代教育技术研究2011年度技术应用重点课题（2011-R-18926） |
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| 摘 要： | 提出一种图像中人体快速自动检测方法。提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方图（HOG）特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程。相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因素干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰。实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率。
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| 关 键 词： | 方向梯度直方图 行人检测 Adaboost 机器学习 |
Pedestrian Detection Based on Multi-Scale and Multi-Shape HOG Features |
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| NIU Jie,QIAN.Pedestrian Detection Based on Multi-Scale and Multi-Shape HOG Features[J].Microcomputer Development,2011(9):99-102,106. |
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| Authors: | NIU Jie QIAN |
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| Affiliation: | Kun(1.Sch.of Electrical and Electronic Eng.,Changzhou College of Inf.Techn.,Changzhou 213164,China; 2.School of Automation,Southeast University,Nanjing 210096,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | histogram of oriented gradient pedestrian detection Adaboost machine learning |
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