【摘 要】
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构建了一种基于多维直方图特征和AdaBoost学习的目标检测方法.通过对图像梯度进行网格区域划分,将相应的HOG直方图特征作为boosting分类器的输入向量.选择加权FLD作为弱分类器,利用AdaBoost对多维特征进行有效分类.利用多尺度方法对图像进行滑动窗口检测,采用非最大抑制法实现了图像目标的准确检测.实验结果表明,该检测算法能准确检测不同尺度的图像目标,有效提高AdaBoost检测算法的
【机 构】
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第二炮兵指挥学院工程保障系,武汉430012 空军工程大学航空航天工程学院,西安710038
【出 处】
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第十一届国家安全地球物理学术讨论会
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构建了一种基于多维直方图特征和AdaBoost学习的目标检测方法.通过对图像梯度进行网格区域划分,将相应的HOG直方图特征作为boosting分类器的输入向量.选择加权FLD作为弱分类器,利用AdaBoost对多维特征进行有效分类.利用多尺度方法对图像进行滑动窗口检测,采用非最大抑制法实现了图像目标的准确检测.实验结果表明,该检测算法能准确检测不同尺度的图像目标,有效提高AdaBoost检测算法的性能.
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