采用HOG特征和机器学习的行人检测方法

来源 :华侨大学学报(自然科学版) | 被引量 : 26次 | 上传用户：falinglord

【摘要】

：

针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Adaboost算法训练多个反向传播神经网络用于构建强分类器,实现对测试样本图像的检测识别.结果表明:文中方法具有更高的检测率、更低的误报率和漏检率,具有

【作者】

：

陈丽枫王佳斌郑力新

【机构】

：

华侨大学工学院,华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心

【出处】

：

华侨大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年05期

【关键词】

：

行人检测行人候选区域梯度方向直方图反向传播神经网络 Adaboost算法

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61505059),华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1400222001)

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