【摘 要】
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针对传统滑动窗口行人检测速度慢、无效窗口数量大和识别率低的问题,提出基于似物目标的快速行人检测算法。该算法首先使用改进的二值化赋范梯度算法生成目标候选集,再利用ND
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,宁夏大学信息工程学院
【基金项目】
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贵州省科技计划资助项目(黔科合GZ字[2015]3020);国家自然科学基金资助项目(61751215)
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针对传统滑动窗口行人检测速度慢、无效窗口数量大和识别率低的问题,提出基于似物目标的快速行人检测算法。该算法首先使用改进的二值化赋范梯度算法生成目标候选集,再利用NDOG特征描述子计算目标特征。通过在INRIA和Caltech-USA两个行人数据库的分析实验,证明该算法可有效减少待检测窗口数量,提高特征表示能力,且计算时间显著降低,使用线性支持向量机作为分类器可获得较高的行人检测率。
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