【摘 要】
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研究一种基于OpenCV和Haar特征检测固定区域图像中人数的方法。通过选取大量含有人的Haar特征的样本图片,利用OpenCV训练出分类器,并通过实验深入分析选取的样本对分类器识别
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,云南大学信息学院
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研究一种基于OpenCV和Haar特征检测固定区域图像中人数的方法。通过选取大量含有人的Haar特征的样本图片,利用OpenCV训练出分类器,并通过实验深入分析选取的样本对分类器识别性能(即检测效果)的影响,最终选取人的头肩部上半身样本训练分类器,并在1 500张640pix×480pix待检图像(共计人数17 294人)的检测实验中达到93.9%的识别准确率,平均检测时间小于323ms。
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