【摘 要】
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针对复杂场景中的人车分类问题,提出一种基于多粒度感知SVM（support vector machine）的复杂场景人车分类方法。该方法首先对视频场景进行运动区域分析,结合角点检测方法提取运
【机 构】
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北京大学深圳研究生院,北京大学信息科学技术学院,安科智慧城市技术（中国）有限公司
【基金项目】
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深圳市基础研究计划重大项目(JC201005270283A);深圳市重大产业技术攻关计划(ZD200904290045A)资助
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针对复杂场景中的人车分类问题,提出一种基于多粒度感知SVM（support vector machine）的复杂场景人车分类方法。该方法首先对视频场景进行运动区域分析,结合角点检测方法提取运动区域视觉感知信息,在时空域中采用Kalman滤波将感知信息进行关联推理,去除噪声干扰。再以运动区域质心点为中心,构造目标的多粒度感知特征,最后构造2级SVM分类器,将目标多粒度感知特征向量集输入SVM分类器进行训练及分类,得到人车分类结果输出。实验结果表明,该方法取得了良好的分类效果,人、车全天候平均分类正确率分别达
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