【摘 要】
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基于视频图像的人数统计是计算机视觉领域内的一个研究热点,利用图像信息对视频的人数统计已经成为主流。本文针对梯度方向向量直方图(HOG)特征提取过程产生混叠效应影响人数
【机 构】
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信阳学院,商丘学院应用科技学院,临沂市地震监测中心台
【基金项目】
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信阳学院校级项目(2018LYB12)
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基于视频图像的人数统计是计算机视觉领域内的一个研究热点,利用图像信息对视频的人数统计已经成为主流。本文针对梯度方向向量直方图(HOG)特征提取过程产生混叠效应影响人数检测的问题,提出在特征的提取过程中采用三线性插值算法来降低混叠效应对目标检测的影响,并结合SVM二值分类器实现对视频图像中的行人检测,采用CamShift算法对运动目标进行跟踪,通过判断目标进入还是离开指定区域,对目标进行数目统计。在INRIA数据集上的实验结果表明本文算法能有效的描述人体大致轮廓,并提高了检测的正确率和降低了人数统计误差。
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