论文部分内容阅读
为了提高实时行人检测结果的准确性,避免出现较大的漏检率,分析了现阶段使用较广泛的实时行人检测算法:经典AdaBoost算法和非对称的GentleBoost算法。通过对比分析发现,非对称的GentleBoost算法能够针对实时行人检测筛选出特定的区域,降低训练样本的总数。同时,经过与传统的行人检测算法进行对比试验发现,所提出的算法能够在复杂的行人背景下进行分析,提高了实时行人检测的准确度和降低漏检率。