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随着图像识别技术的发展,人车分类已经成为一个重要的研究课题。它能够有效地提高对敏感区域的监控效率,同时良好地进行人车分类,能够有效帮助后期的行为理解。本文将就一个人车分类系统中的人车分类技术进行较为全面的阐述,提出了串联分类器,根据运动检测出来的二值图中的区域、离散度、面积比以及类似于HOG的梯度计算方法等信息来建立特征,使用神经网络分类器进行分类,当分类结果自信度低于一定门限时,根据运动检测出来的二值图的位置信息以及图像信息,使用HOG进行建立特征,并利用SVM分类器进行人车分类。