【摘 要】
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基于部位的检测方法能处理多姿态及部分遮挡的人体检测,多示例学习能有效处理图像的多义性,被广泛应用于图像检索与场景理解中.文中提出一种基于多示例学习的多部位人体检测
【机 构】
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浙江大学CAD&CG国家重点实验室; 杭州电子科技大学图形图像研究所;
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基于部位的检测方法能处理多姿态及部分遮挡的人体检测,多示例学习能有效处理图像的多义性,被广泛应用于图像检索与场景理解中.文中提出一种基于多示例学习的多部位人体检测方法.首先,根据人体生理结构将图像分割成若干区域,每个区域包含多个示例,利用AdaBoost多示例学习算法来训练部位检测器.然后利用各部位检测器对训练样本进行测试得到其响应值,从而将训练样本转化为部位响应值组成的特征向量.再用SVM方法对这些向量进行学习,得到最终的部位组合分类器.在INRIA数据集上的实验结果表明该方法能改进单示例学习的检测性能,同时评价3种不同的部位划分及其对检测性能的影响.
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