基于图切割和密度聚类的视频行人检测算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 18次 | 上传用户：bobo1116

【摘要】

：

现有视频行人检测方法把行人检测看成一个有监督的两类(即行人和背景)学习问题,区分视频中的行人和背景,并不能很好解决行人的姿态变化和行人间的遮挡问题.文中提出基于图切割和密度聚类的行人检测算法,把行人检测看成一个多类的无监督学习过程.在训练阶段,首先对每个训练样本计算多级梯度方向直方图-局部二分模式(HOG-LBP)特征,然后对多级HOG-LBP特征所属的每个图像块分配不同的权值.为了区别行人的不同

【作者】

：

曾成斌刘继乾

【机构】

：

贵州理工学院电气与信息工程学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2017年07期

【关键词】

：

行人检测图切割密度聚类无监督学习 Pedestrian Detection Graph Cuts Density Clustering Unsupe

【基金项目】

：

贵州省自然科学基金项目（No.[2014]2081）、贵州省普通高等学校创新团队基金项目（No.[2014]34）资助

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