中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2008年
10期
1861-1864
,共4页
边缘方向直方图%平滑的boosting算法
邊緣方嚮直方圖%平滑的boosting算法
변연방향직방도%평활적boosting산법
行人检测是物体检测领域的一大难点.为了进一步提高行人检测的精度和速度,将Kobi Levi和YairWeiss提出的边缘方向直方图特征和传统的Adaboost算法两者有机地结合起来,提出了一种基于改进的EOH特征的行人检测算法.该算法首先对原先只适用于较为简单的人脸检测的EOH(edge orientation histogram)特征进行了改进,弥补了其对于行人的对称性特征的描述能力不足的问题,然后通过改进Adaboost算法中对样本权值进行调整的策略来减少overfitting.实验证明,该方法的检测性能能够接近目前行人检测的领先水平.在误报率为1/10000时,该算法在一个复杂的Inria行人数据集上的检测率可以达到90%.对于640×480大小的图片,该算法的检测速度可以达到2rps.
行人檢測是物體檢測領域的一大難點.為瞭進一步提高行人檢測的精度和速度,將Kobi Levi和YairWeiss提齣的邊緣方嚮直方圖特徵和傳統的Adaboost算法兩者有機地結閤起來,提齣瞭一種基于改進的EOH特徵的行人檢測算法.該算法首先對原先隻適用于較為簡單的人臉檢測的EOH(edge orientation histogram)特徵進行瞭改進,瀰補瞭其對于行人的對稱性特徵的描述能力不足的問題,然後通過改進Adaboost算法中對樣本權值進行調整的策略來減少overfitting.實驗證明,該方法的檢測性能能夠接近目前行人檢測的領先水平.在誤報率為1/10000時,該算法在一箇複雜的Inria行人數據集上的檢測率可以達到90%.對于640×480大小的圖片,該算法的檢測速度可以達到2rps.
행인검측시물체검측영역적일대난점.위료진일보제고행인검측적정도화속도,장Kobi Levi화YairWeiss제출적변연방향직방도특정화전통적Adaboost산법량자유궤지결합기래,제출료일충기우개진적EOH특정적행인검측산법.해산법수선대원선지괄용우교위간단적인검검측적EOH(edge orientation histogram)특정진행료개진,미보료기대우행인적대칭성특정적묘술능력불족적문제,연후통과개진Adaboost산법중대양본권치진행조정적책략래감소overfitting.실험증명,해방법적검측성능능구접근목전행인검측적령선수평.재오보솔위1/10000시,해산법재일개복잡적Inria행인수거집상적검측솔가이체도90%.대우640×480대소적도편,해산법적검측속도가이체도2rps.
