电子科技
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전자과기
Electronic Science and Technology
2015年
11期
139-142
,共4页
HOG%LBP%共生概率特征量%Real AdaBoost算法%OpenCV+ VS2010
HOG%LBP%共生概率特徵量%Real AdaBoost算法%OpenCV+ VS2010
HOG%LBP%공생개솔특정량%Real AdaBoost산법%OpenCV+ VS2010
人体目标检测研究是近年来计算机视觉领域的研究热点.针对行人检测中出现的检测精度较低的问题,文中提出了一种有效的行人检测算法.具体而言,选取不同类型的局部特征量HOG与LBP,通过第一段的Real Ada-Boost算法进行特征的筛选,筛选后的特征通过两两配对计算共生概率特征量;最终通过第二段的Real AdaBoost算法将弱识别器转化为强识别器来进行行人检测.实验以OpenCV和VS2010为测试环境,通过与OpenCV自带的算法程序比较得出该算法能更好的检测行人,从而提高了行人检测的准确率与鲁棒性.
人體目標檢測研究是近年來計算機視覺領域的研究熱點.針對行人檢測中齣現的檢測精度較低的問題,文中提齣瞭一種有效的行人檢測算法.具體而言,選取不同類型的跼部特徵量HOG與LBP,通過第一段的Real Ada-Boost算法進行特徵的篩選,篩選後的特徵通過兩兩配對計算共生概率特徵量;最終通過第二段的Real AdaBoost算法將弱識彆器轉化為彊識彆器來進行行人檢測.實驗以OpenCV和VS2010為測試環境,通過與OpenCV自帶的算法程序比較得齣該算法能更好的檢測行人,從而提高瞭行人檢測的準確率與魯棒性.
인체목표검측연구시근년래계산궤시각영역적연구열점.침대행인검측중출현적검측정도교저적문제,문중제출료일충유효적행인검측산법.구체이언,선취불동류형적국부특정량HOG여LBP,통과제일단적Real Ada-Boost산법진행특정적사선,사선후적특정통과량량배대계산공생개솔특정량;최종통과제이단적Real AdaBoost산법장약식별기전화위강식별기래진행행인검측.실험이OpenCV화VS2010위측시배경,통과여OpenCV자대적산법정서비교득출해산법능경호적검측행인,종이제고료행인검측적준학솔여로봉성.
