【摘 要】
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针对传统的HOG+SVM行人检测模型易受行人所处位置、影像大小和背景干扰等因素影响的问题,提出了一种基于选择性搜索和机器学习的级联行人检测算法。综合运用密集搜索、分割搜
【基金项目】
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福建省本科高校重大教育教学改革研究项目“以‘岗位需求’为导向的‘新工科’复合应用型人才培养模式改革研究”(FBJG20170332);闽南理工学院科研课题重点项目“基于特征学习的级联行人检测和识别技术研究”(17KIX030);福建省中青年教师教育科研项目“一种绳扣组装机包装机构的研究与设计”(JAT170737)
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针对传统的HOG+SVM行人检测模型易受行人所处位置、影像大小和背景干扰等因素影响的问题,提出了一种基于选择性搜索和机器学习的级联行人检测算法。综合运用密集搜索、分割搜索和随机采样搜索方法,改进选择性搜索产生的候选窗口,可以减少大量非行人窗口的数量。将HOG特征和Alex Net模型相结合,可有效提高行人检测的效率,降低误检率和漏检率。
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