| 基于Adaboost算法选取和组合SVM的行人检测算法 |
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| 引用本文： | 张丽红,李林.基于Adaboost算法选取和组合SVM的行人检测算法[J].测试技术学报,2013(1):73-78. |
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| 作者姓名： | 张丽红 李林 |
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| 作者单位： | 山西大学物理电子工程学院 |
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| 基金项目： | 山西省高校高新技术产业化项目(2010002)资助 |
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| 摘 要： | 行人检测是计算机视觉中一个重要的研究方向,为了提高行人的识别精度,将支持向量机(Sup-port Vector Machine,SVM)和Adaboost算法结合起来,SVM是基于结构风险最小化准则的新型机器学习算法,适合小样本学习并且能够有效地抑制过拟合问题,Adaboost基于最小化训练错误率,一般使用易训练的分类器作为弱分类器.由于SVM比较难训练,因此将样本集划分形成多个训练集,然后利用正样本和不同的负样本组成不同训练集反复训练,最后通过Adaboost对训练集生成的SVM模型筛选出具有最小错误率的SVM分类器并且采用投票机制形成最终的强分类器.实验结果表明,在FPPW(false positive per window)为10-5时检测率能够达到30%,检测效果优于单个SVM算法训练出来的分类器模型,用行人测试库测试,该方法取得了较好的检测效果并且具有较强的鲁棒性.
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| 关 键 词： | Adaboost 支持向量机 行人检测 方向梯度直方图 分类器 |
A Pedestrian Detection Method Combining SVM with Adaboost Algorithm |
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| ZHANG Lihong,LI Lin.A Pedestrian Detection Method Combining SVM with Adaboost Algorithm[J].Journal of Test and Measurement Techol,2013(1):73-78. |
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| Authors: | ZHANG Lihong LI Lin |
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| Affiliation: | (School of Physics and Electronic Engineering,Shanxi University,Taiyuan 030006,China) |
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