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安徽工程大学计算机与信息学院计算机应用技术重点实验室

作品数:2 被引量:2H指数:1
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇行人
  • 2篇行人检测
  • 2篇直方图
  • 2篇梯度方向
  • 2篇像素
  • 2篇像素点
  • 1篇多特征融合
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇局部二值模式
  • 1篇二值模式

机构

  • 2篇安徽工程大学

作者

  • 2篇周鸣争
  • 2篇谷灵康

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇光电工程

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于Hough森林的多特征快速行人检测
2016年
为了快速检测行人,根据人体头顶特性快速找出头顶候选点,依此为基点利用边缘检测算法提取目标轮廓,将其作为待测区域;然后利用改进的颜色自相似特征、结合区域边缘直方图和一致模式LBP26,1特征,在Hough森林分类器上进行分类检测。实验结果表明,该算法在检测正确率及速率方面都得到了提高,对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。
谷灵康周鸣争
关键词:行人检测局部二值模式
多特征融合下的快速行人检测被引量:2
2015年
文章根据头顶像素点的梯度方向具有固定范围的特性在前景中找出头顶候选点,依此快速确定人体头肩部区域,将其作为待测窗口;然后提取待测窗口的照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征,并通过引入背景权重直方图算法(BWH)实现多特征融合;最后采用直方图交叉核支持向量机(HIKSVM)进行分类检测。实验结果表明,与传统的滑动窗口搜索方法相比,根据头顶点可以快速选取含有人体头肩部的待测窗口,提高了检测的效率;HSV和LBP多特征融合提高了检测的精确性,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。
谷灵康周鸣争
关键词:行人检测
共1页<1>
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