【摘 要】
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由于视频的信息量大,处理的速度慢,同时又要满足时间的要求,所以提出了高效的图像处理算法。如果所有底层的算法都要自己编码实现,既浪费时间和精力,又难以保证稳定性、实用
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由于视频的信息量大,处理的速度慢,同时又要满足时间的要求,所以提出了高效的图像处理算法。如果所有底层的算法都要自己编码实现,既浪费时间和精力,又难以保证稳定性、实用性和通用性。针对这种情况,本文采用了OpenCV图像处理函数库与VS2010相结合,省去了很多底层代码的编写,对于视频能够正确地进行行人的检测和跟踪,并具有良好的鲁棒性。本文的主要工作如下:系统地分析了梯度方向直方图(HOG)特征、支撑向量机(SVM)分类器并给出了其性能分析,实现了HOG结合SVM分类器的行人检测方法,取得了较好的实验结果。
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