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针对行人检测在实时和准确率方面的要求,提出基于优化核函数支持向量机的行人检测方法,以梯度方向直方图算法提取行人特征,以支持向量机算法作为分类器。在传统算法的基础上,提出以组合核函数作为分类器核函数,并设置松弛变量,引入惩罚因子,结合遗传算法与K重交叉验证进行组合系数和参数的优化与选择,根据优化后的参数构成最终分类器进行行人检测。其检测达到较好效果,满足对实时性和准确性的要求。