【摘 要】
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静态图像的人体识别技术在实际视频监控场景中,面临背景复杂、图像分辨率低、光照影响和噪声干扰等问题,这些多变性以及可能发生的遮挡给单一图像中的人体识别技术提出了挑战
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院沈阳计算技术研究所,南京师范大学地理科学学院
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静态图像的人体识别技术在实际视频监控场景中,面临背景复杂、图像分辨率低、光照影响和噪声干扰等问题,这些多变性以及可能发生的遮挡给单一图像中的人体识别技术提出了挑战.设计和实现一种复杂背景下的人体检测算法,基于HOG人体检测算法,使用积分直方图计算HOG特征,并用级联SVM分类器对样本进行训练.实验结果表明,该算法在复杂视频监控场景中进行人体检测比其它人体检测算法具有更高的准确率和更快的检测速度.
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