【摘 要】
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针对HOG特征检测准确率高、计算量大的特点,通过对HOG特征的结构进行调整,提出了使用Fisher特征挑选准则来挑选出有区别能力的行人特征块,得到MultiHOG特征。该算法结合线性S
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:高密度动态人群场景的多源图像融合研究(61271370);北京市教委科技项目(CIT&TCD20130513);北京市教育委员会科技计划面上项目(SQKM201411417010)资助
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针对HOG特征检测准确率高、计算量大的特点,通过对HOG特征的结构进行调整,提出了使用Fisher特征挑选准则来挑选出有区别能力的行人特征块,得到MultiHOG特征。该算法结合线性SVM二值分类器,实现行人滑动窗口检测。用Inria标准数据集和自行拍摄数据集进行了测试,结果证明该算法较HOG在准确率及实时性上都有很大的提高。
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