【摘 要】
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传统的计算机视觉目标检测算法通常采用特征提取加分类器的模式,在嵌入式系统中已有广泛的应用,然而传统目标检测算法在训练分类器时需要用到大量训练样本。针对样本获取相当
【基金项目】
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中国民航大学大学生创新创业训练计划项目(No.201710059027)
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传统的计算机视觉目标检测算法通常采用特征提取加分类器的模式,在嵌入式系统中已有广泛的应用,然而传统目标检测算法在训练分类器时需要用到大量训练样本。针对样本获取相当费时费力问题,重点分析训练样本数量对目标检测算法的影响,通过确定最小样本数量,最大程度降低开发成本。首先将PASCAL VOC 2012图像识别数据集随机分成数量不等的子集,然后利用样本子集对HOG-SVM目标检测算法进行训练和检测。实验结果表明,当训练样本达到一定数量之后,算法的性能趋于稳定。
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