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为解决复杂场景中目标检测实时性差和鲁棒性低问题,提出了一种基于软级联支持向量机(SVM)分类器的行人检测算法。该算法采用梯度方向二值模式(ORBP)为特征描述子,基于自适应特征选择与多级分类阈值构建软级联分类器。为确保样本选取的完备性,通过模糊估计随机构建正负样本集,结合快速特征点与中值流实现目标追踪。试验结果表明,在复杂场景中,该算法实时性优且鲁棒性高。