【摘 要】
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由于像素统计方法在提取高密度人群特征时,可能会导致在计算感兴趣区域（ROI）中的人数时出现较大的误差,因此提出归一化前景目标像素提取人群特征,并采用支持向量机（SVM）对ROI中的
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由于像素统计方法在提取高密度人群特征时,可能会导致在计算感兴趣区域（ROI）中的人数时出现较大的误差,因此提出归一化前景目标像素提取人群特征,并采用支持向量机（SVM）对ROI中的人群密度进行估计。首先利用混合高斯模型消除背景,并用Otsu算法提取人群目标,然后进行归一化前景目标像素的人群特征提取,最后利用支持向量机DAG算法实现人群密度分类,并与人工神经网络方法、基于像素的和基于纹理的方法进行了对比。实验结果表明正确检测率可达到95%。
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