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物体计数在医学领域的细胞计数、智能交通领域的行人计数问题中都有着广泛的应用。目前有大量的算法针对物体计数问题展开研究,其中基于密度图像估计的计数算法首先通过学习得到密度图像,然后将密度图像所有位置上的概率求和得到物体的数量。采用基于密度图像估计的算法框架对物体计数进行研究,提出了一种最小化平方误差的密度估计算法。该算法具有解析解,在最终错误率相近甚至更优的前提下,可以有效节省训练时间。与另一种近邻特征加权技术进行对比,估计出的密度图像在视觉效果上与真实密度图像非常接近。