基于3DKAZE通道特征的实时行人检测

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将二维非线性扩散滤波方法扩展到三维时空域,提出一种新的3DKAZE特征点检测与描述方法。同时提出一种基于3DKAZE通道特征的实时行人检测算法。利用双目视觉的方式获取输入图像对中行人的深度信息进而排除了地面和天空等自由区域,采用HOG+LUV+3DKAZE的积分检测算子进行检测,最后通过训练得到的Soft Cascade分类器对得到的描述子进行分类,最终得到目标行人。在Caltech、ETH、INRIA以及TUD-Brussels四个公共基准数据集中的实验结果表明,所提出的行人检测算法的检测结果在准
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