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基于多尺度方向特征的快速鲁棒人体检测算法
叶齐祥1; 焦建彬1; 蒋树强2
2011
发表期刊软件学报
ISSN1000-9825
卷号22.0期号:012页码:3004
摘要提出一种多尺度方向(multi—scale orientation,简称MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检测.MSO特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征由Gabor小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联Adaboost算法及SVM训练检测模型.基于粗特征的Adaboost分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的SVM分类器则保证了检测精度.另外,通过MSO特征块的平移,使得所提算法能够检测多视角的人体通过对于MSO特征块的装配,使得算法能够检测人群中相互遮挡的人体目标.在INRIA公共测试集合及SDL多视角测试集合上的实验结果表明,算法具有对视角与遮挡的鲁棒性和较高的检测速度.
关键词目标检测 人体检测 多视角 遮挡
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/30203
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
叶齐祥,焦建彬,蒋树强. 基于多尺度方向特征的快速鲁棒人体检测算法[J]. 软件学报,2011,22.0(012):3004.
APA 叶齐祥,焦建彬,&蒋树强.(2011).基于多尺度方向特征的快速鲁棒人体检测算法.软件学报,22.0(012),3004.
MLA 叶齐祥,et al."基于多尺度方向特征的快速鲁棒人体检测算法".软件学报 22.0.012(2011):3004.
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