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      電子發燒友網>電子資料下載>傳感與控制>融合分支定界的可變形部件模型的行人檢測

      融合分支定界的可變形部件模型的行人檢測

      2017-11-30 | rar | 1.03 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　針對可變形部件模型（DPM）算法在行人檢測領域中的檢測精度高，但由于在特征提取和行人定位兩步中的計算量過大，導致檢測速度過慢而不能應用于實時行人檢測的問題，提出了一種融合分支定界算法和級聯檢測算法的可變形部件模型（ BBCDPM）算法。首先，選取梯度方向直方圖（HOG）特征作為描述人體目標的特征，從而生成特征金字塔；然后，進行可變形部件模型的建模，并使用隱變量支持向量機（ LSVM）對模型進行訓練；同時，為了提高行人檢測的準確度，將傳統可變形部件模型算法中的5個部件模型增加到了8個；最后，在利用了級聯檢測算法簡化檢測模型的基礎上，結合了分支定界算法尋找最大值，排除大量不可能的對象假設，完成對行人目標的定位和檢測。在INRIA數據集上進行了實驗，結果表明，與傳統DPM算法相比，該算法將準確率提高了12個百分點，且大幅提高了行人檢測與識別的速度。
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