【摘 要】
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针对复杂场景中对车辆进行检测的若干问题,提出一种新的交互式检测方法.该方法通过人为移动检测窗口的方法标定车辆区域,提取检测窗口的方向梯度直方图(HOG)特征,并使用主成
【机 构】
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西北工业大学自动化学院陕西西安710072
【出 处】
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2011年全国博士生学术论坛——交通运输工程
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针对复杂场景中对车辆进行检测的若干问题,提出一种新的交互式检测方法.该方法通过人为移动检测窗口的方法标定车辆区域,提取检测窗口的方向梯度直方图(HOG)特征,并使用主成分分析(PCA)的方法将其转换到线性子空间当中,作为检测窗口的PCA-HOG描述子特征.同时,采用一种单隐层前向结构的神经网络——极限学习机(ELM)算法作为分类器,对车辆进行检测.通过将PCA-HOG+支持向量机(SVM)与PCA-HOG+ELM方法进行对比,实验表明,相对于PCA-HOG+SVM方法,PCA-HOG+ELM方法在不降低检测效果的条件下,能极大减少分类器在训练过程中的参数寻优时间和训练时间,其整体性能要优于PCA-HOG+SVM的方法.
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