【摘要】：在基于HOG特征的SVM行人檢測算法的基礎(chǔ)上,提出了組合分類器的改進算法。該算法首先采用多尺度滑動窗口提取HOG特征,并對單個SVM分別進行訓(xùn)練,再將訓(xùn)練好的SVM分別采用串聯(lián)、并聯(lián)結(jié)構(gòu)形成新分類器后對行人進行檢測。為解決用多尺度滑動窗口提取特征時產(chǎn)生的目標(biāo)候選區(qū)域重疊問題,采用非極大值抑制算法對重疊區(qū)域進行融合,進而得到準(zhǔn)確候選區(qū)。實驗表明,組合的SVM分類器可以有效降低誤檢率和漏檢率。
[Abstract]:On the basis of the SVM pedestrian detection algorithm based on the HOG feature, the improved algorithm of the combined classifier is proposed. Firstly, the multi-scale sliding window is used to extract the HOG features, and a single SVM is trained separately, and the trained SVM is respectively used in series and parallel structure to form a new classifier and then the pedestrian is detected. In ord to solve that problem of the overlap of the target candidate region generated when the feature is extracted by the multi-scale sliding window, the overlap region is fused by a non-maximum suppression algorithm to obtain an accurate candidate region. Experiments show that the combined SVM classifier can effectively reduce the error detection rate and the leakage detection rate.
【作者單位】： 武漢工程大學(xué)智能機器人湖北省重點實驗室;武漢工程大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;華中科技大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61103136) 武漢工程大學(xué)創(chuàng)新基金資助項目(CX2015057)資助
【分類號】：TP391.41

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6 王U，

本文編號：2440105