【摘 要】
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面向监控视频的行人检测应用需求,提出一种结合贝叶斯理论的行人检测方法。采用Vibe算法提取前景目标区域,得到二值掩膜图像,降低背景区域引起的虚警现象和时间耗费;在前景区
【机 构】
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铁道警察学院公安技术系,湖北大学计算机与信息工程学院,武汉理工大学信息工程学院
【基金项目】
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河南省科技攻关基金项目(2017172102210111);河南省社会科学规划基金项目(2016BFX018);高校基本科研业务经费基金项目(2016TJJBKY022)
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面向监控视频的行人检测应用需求,提出一种结合贝叶斯理论的行人检测方法。采用Vibe算法提取前景目标区域,得到二值掩膜图像,降低背景区域引起的虚警现象和时间耗费;在前景区域提取方向梯度直方图特征,采用支持向量机分类器检测行人目标,得到行人目标矩形窗口集;基于二值掩膜图像和行人目标矩形窗口集,计算各像素点属于行人目标的先验概率和似然,基于贝叶斯理论估计后验概率,生成概率图像;采用OTSU方法自适应分割概率图像,得到每一帧图像最终的行人目标检测结果。在Caltech数据集的行人检测结果表明,该方法的真正率和检测
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