一种多模版匹配及加权融合的行人检测方法

来源 :中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十四届学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lixiang1336
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  本文针对行人检测问题中行人外观和姿态多样性的难点,提出一种多模板匹配及加权融合的检测算法。在样本训练阶段,以线性SVM作为分类器,采用多分类器级联的训练方式,针对易错样本选择不同特征训练多个模板,从而提高模板对该部分样本的分类准确率,本文提出了一种互补特征选择策略(CFSS),最终选取了RGB和LUV通道下的HOG特征,细胞结构的LBP特征。在检测阶段,多个模板分别进行匹配,各模板匹配结果通过线性加权的方式进行融合,得到最终的检测结果。在INRIA行人数据库上对算法进行测试,并对比了VJ[13],HOG[6],HogLbp[9],MultiFtr[12]四种算法,结果表明,本文算法获得了更高的检测准确率。
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