本文選題：人數(shù)統(tǒng)計 + Adaboost　； 參考：《福建師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對室內(nèi)監(jiān)控視頻環(huán)境,提出了一種基于Adaboost與背景差分級聯(lián)的室內(nèi)人數(shù)統(tǒng)計方法.算法采用Harr-Like局部特征用于人員特征檢測,使用Adaboost分類器進(jìn)行訓(xùn)練,最后的檢測結(jié)果采用級聯(lián)背景差分修復(fù)算法減少誤報與漏報數(shù)目.實(shí)驗(yàn)證明,能較準(zhǔn)確地完成自習(xí)室中人數(shù)的統(tǒng)計,且具有較好的魯棒性.
[Abstract]:An indoor population statistics method based on Adaboost and background differential cascade is proposed for indoor surveillance video environment. Harr-Like local features are used for human feature detection, and Adaboost classifier is used to train the algorithm. Finally, cascaded background differential repair algorithm is used to reduce the number of false positives and false positives. The experimental results show that the statistics of the number of students in the study room can be completed accurately and have good robustness.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院;福建星網(wǎng)銳捷通訊股份有限公司;重慶大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：福建省教育廳資助項(xiàng)目(JA15136) 福建省科技廳資助項(xiàng)目(2016Y0031) 福建師范大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目資助(I201602015)
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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本文編號：2000548