【摘 要】
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行人检测是物体检测领域的一大难点。为了进一步提高行人检测的精度和速度,将Kobi Levi和Yair Weiss提出的边缘方向直方图特征和传统的Adaboost算法两者有机地结合起来,提出了一种基于改进的EOH特征的行人检测算法。该算法首先对原先只适用于较为简单的人脸检测的EOH(edge orientation histogram)特征进行了改进,弥补了其对于行人的对称性特征的描述能力不足的问题
【基金项目】
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致谢 本实验得到了日本Omron公司的支持和赞助,在这里对他们的支持表示真挚的感谢.
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行人检测是物体检测领域的一大难点。为了进一步提高行人检测的精度和速度,将Kobi Levi和Yair Weiss提出的边缘方向直方图特征和传统的Adaboost算法两者有机地结合起来,提出了一种基于改进的EOH特征的行人检测算法。该算法首先对原先只适用于较为简单的人脸检测的EOH(edge orientation histogram)特征进行了改进,弥补了其对于行人的对称性特征的描述能力不足的问题,然后通过改进Adaboost算法中对样本权值进行调整的策略来减少overfitting。实验证明,该方
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