微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
MICROCOMPUTER & ITS APPLICATIONS
2010年
13期
33-36
,共4页
牛胜石%毛晓晖%侯建华%熊承义
牛勝石%毛曉暉%侯建華%熊承義
우성석%모효휘%후건화%웅승의
人头检测%Adaboost%SVM:特征
人頭檢測%Adaboost%SVM:特徵
인두검측%Adaboost%SVM:특정
针对复杂场景图像中的人头检测问题,提出一种Adaboost与支持向量机(SVM)相结合的检测算法.该算法重点对Adaboost特征进行了改进,用Adaboost对人头进行快速检测,并引入级联的SVM分类器对Adaboost检测结果进行逐级筛选,从而实现对人头的精确检测.实验表明,该方法降低了Adaboost运算复杂度,提高了特征分类能力,引入级联SVM分类器在保证高检测率的同时,降低了误检率,对复杂场景具有较强的鲁棒性.
針對複雜場景圖像中的人頭檢測問題,提齣一種Adaboost與支持嚮量機(SVM)相結閤的檢測算法.該算法重點對Adaboost特徵進行瞭改進,用Adaboost對人頭進行快速檢測,併引入級聯的SVM分類器對Adaboost檢測結果進行逐級篩選,從而實現對人頭的精確檢測.實驗錶明,該方法降低瞭Adaboost運算複雜度,提高瞭特徵分類能力,引入級聯SVM分類器在保證高檢測率的同時,降低瞭誤檢率,對複雜場景具有較彊的魯棒性.
침대복잡장경도상중적인두검측문제,제출일충Adaboost여지지향량궤(SVM)상결합적검측산법.해산법중점대Adaboost특정진행료개진,용Adaboost대인두진행쾌속검측,병인입급련적SVM분류기대Adaboost검측결과진행축급사선,종이실현대인두적정학검측.실험표명,해방법강저료Adaboost운산복잡도,제고료특정분류능력,인입급련SVM분류기재보증고검측솔적동시,강저료오검솔,대복잡장경구유교강적로봉성.
