基于Haar-like特征多分类器集成的行人检测

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Haar-like特征主要用于人脸等目标识别领域,然而因行人流动方向不确定,监控视频拍摄到的行人有正面、侧面和背面三种情况,因此文中提出一种根据三种特征设计的多分类器集成算法。在训练其中一面样本分类器时,将另外两面样本和背景图像作为负样本,从而得到三个分类器,分别检测识别后再筛选统计目标。实验证明该算法具有良好的检测识别效果。
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