【摘 要】
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行人头肩部位检测是计算机视觉领域的难点,针对传统行人头肩检测过程中误检率高的问题,提出两阶段HOG特征结合ORB特征的头肩检测算法。首先在特征提取阶段,基于AdaBoost级联分类算法训练HOG特征生成第1阶段头肩检测器,检测出行人头肩部位的"候选区域";接着,使用SVM分类算法训练ORB特征生成第2阶段头肩检测器,对"候选区域"进行第2次检测。测试结果表明,相比与传统HOG特征准确率提升10%,
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行人头肩部位检测是计算机视觉领域的难点,针对传统行人头肩检测过程中误检率高的问题,提出两阶段HOG特征结合ORB特征的头肩检测算法。首先在特征提取阶段,基于AdaBoost级联分类算法训练HOG特征生成第1阶段头肩检测器,检测出行人头肩部位的"候选区域";接着,使用SVM分类算法训练ORB特征生成第2阶段头肩检测器,对"候选区域"进行第2次检测。测试结果表明,相比与传统HOG特征准确率提升10%,两阶段检测算法头肩检测准确率达到了85.60%,有效提高了视频中行人头肩检测的准确性。
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