【摘 要】
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针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boost的快速行人检测算法.该算法首先利用基于ACF模型的目标检测算法对图像进行预处理,获得疑似目标区域;然后对获取的子区域进行尺度归一化,提取HOG特征,并输入到自编码神经网络中进行降维;最后利用Ada Boost分类器对分类检测,输出检测到的行人区域.实验结果
【机 构】
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河北农业大学 信息科学与技术学院,保定,071000
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针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boost的快速行人检测算法.该算法首先利用基于ACF模型的目标检测算法对图像进行预处理,获得疑似目标区域;然后对获取的子区域进行尺度归一化,提取HOG特征,并输入到自编码神经网络中进行降维;最后利用Ada Boost分类器对分类检测,输出检测到的行人区域.实验结果表明:文中所提算法的行人检测性能超过现有的检测算法,其检测速度也超过大多数算法.
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