【摘 要】
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由于行人集刚性特性和柔性特性于一身,使行人检测成为继人脸检测之后计算机视觉的又一研究难点和热点。但现有行人检测技术中普遍采用的梯度方向直方图特征存在维度高、特征
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,厦门大学信息科学与技术学院,厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室,贵州师范大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11871259,11871289,61379021,11701258),福建省自然科学基金项目(2019J01748)
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由于行人集刚性特性和柔性特性于一身,使行人检测成为继人脸检测之后计算机视觉的又一研究难点和热点。但现有行人检测技术中普遍采用的梯度方向直方图特征存在维度高、特征冗余计算慢和存储量大等缺陷。针对上述缺陷,引入粗集属性约简理论来降低该特征的维度,以提高行人检测的性能和速度,降低行人特征的存储量,从而应对目前大数据计算以及低存储能力和低计算能力的移动设备中进行实时行人检测的需要。基本思路如下:首先,利用一个知识对另一个知识的正域概念来刻画属性的重要度,即属性重要度值越大,则该属性对分类越有帮助;反之则对分类帮助
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