基于时空视觉显著性特征的行人检测

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在分析现有的行人检测算法的基础上,针对前景提取不完整及检测误差较大等不足,提出了一种基于时空视觉显著性特征的行人检测改进算法。在具有代表性的Itti模型的基础上,使用更接近于人类视觉的Lab颜色空间对其颜色空间进行改进,并将运动特征及基于轮廓搜索的内部空洞填充法引入其中,生成总显著图。提取ROI,采用HOG特征结合SVM分类器对ROI进行行人检测。实验结果表明,该算法在一定程度上避免了误检和漏检的发生,相比较HOG算法具有较好的检效果。
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