【摘 要】
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HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限;针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379036,61502430);国家自然科学基金委中丹合作项目(61361136002);浙江省重大科技专项重点工业项目(2014C01047);浙江理工大学521人才培养计划(20150428)
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HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限;针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法;首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别;然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间;实验结果表明,提出的PHOG-PCA特征将漏检率从35%降到了22%,检测速度也比一些流
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