【摘 要】
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提出了一种基于头肩模型的快速人体检测算法,在当前方向梯度直方图与支持向量机相结合的人体识别方法的基础上,以头肩模型代替整个人体进行人体识别,并且采用混合高斯目标提
【机 构】
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中国人民公安大学,南京理工大学光电工程411教研室
【基金项目】
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国家“863”计划项目(2013AA014604);北京市教委项目;中国人民公安大学基本科研业务费项目(2014JKF01114)
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提出了一种基于头肩模型的快速人体检测算法,在当前方向梯度直方图与支持向量机相结合的人体识别方法的基础上,以头肩模型代替整个人体进行人体识别,并且采用混合高斯目标提取技术减小搜索范围,通过降低方向梯度直方图的维数提高识别速率.首先结合混合高斯目标提取技术与Sobel边缘检测技术获取运动目标轮廓,并计算头肩模型范围.计算头肩模型的HOG描述子并通过SVM分类器进行分类.最后,对分类为非人体的目标进行二次识别,克服混叠等因素造成的错判.实验结果表明,该算法在识别率和识别速率上都有所提高,并且在骑车等特殊行人检测
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