基于多尺度特征近似计算的行人检测方法

全文: PDF(0 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要传统的多尺度特征计算都是首先构造不同尺度的图像形成图像金字塔，然后在金字塔每一层上通过滑动窗口的办法提取相应的特征，实验表明在目标检测时特征提取消耗大量时间，改善特征提取的速度是提升目标检测速度的关键。本文使用FFC(Fast Feature Computation)计算方法对多尺度图像特征进行快速提取，同时结合Adaboost 算法和多特征融合方法用于行人目标检测，实验结果表明效果较好。

	服务
	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	（）
	作者相关文章

关键词 ：图像金字塔, 滑动窗口, FFC；Adaboost, 多特征融合

Abstract：University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, 611731

Key words： image pyramid sliding window method FFC Adaboost multi-features merge

年卷期日期: 2015-04-10 出版日期: 1900-01-01

TP391.41

作者简介: 崔剑，男，安徽合肥人，硕士，研究方向：模式识别与智能系统，计算视觉与机器学习。

引用本文:

崔剑, 侯晓荣. 基于多尺度特征近似计算的行人检测方法[J]. 电脑与电信, 2015, 1(4): 50-65.
Cui Jian Hou Xiaorong. A Method for Pedestrian Detection Based on Fast Feature Computation. Computer & Telecommunication, 2015, 1(4): 50-65.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2015/V1/I4/50

[1]	戴晓芳. 一种基于压缩感知的运动目标检测技术[J]. 电脑与电信, 2019, 1(5): 64-67.
[2]	易礼智. 雾霾环境下图像清晰化处理研究与应用[J]. 电脑与电信, 2019, 1(4): 1-4.
[3]	苟婷婷严瑾黄凌霄刘立波. 基于暗通道先验的图像去雾方法研究[J]. 电脑与电信, 2019, 1(1-2): 5-8.
[4]	杨思阳黄军吴春秋. 基于Java+OpenCV技术对几何图像颜色与形状识别[J]. 电脑与电信, 2019, 1(1-2): 79-82.
[5]	魏爽. 一种基于内容的图像检索系统设计[J]. 电脑与电信, 2018, 1(12): 56-59.
[6]	黄海波聂祥飞李晓玲张月熊文怡. 基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究[J]. 电脑与电信, 2018, 1(11): 35-40.
[7]	郭宇航. 通过积分图多项式方法快速计算图像中心矩和Hu 距[J]. 电脑与电信, 2018, 1(3): 43-45.
[8]	高磊, 莫冰. 摄像机标定系统的设计[J]. 电脑与电信, 2017, 1(12): 36-38.
[9]	陈双全. 基于聚类算法的视频内容识别研究[J]. 电脑与电信, 2017, 1(11): 44-46.
[10]	顾思思. 基于多属性层次识别的车辆视频检索系统设计研究[J]. 电脑与电信, 2017, 1(7): 14-16.
[11]	钟东. 计算机绘图软件技术在平面美术设计中的应用[J]. 电脑与电信, 2017, 1(7): 72-73.
[12]	张阳, 王璟, 肖梦, 徐国庆. 图像去雾透射率的优化算法[J]. 电脑与电信, 2017, 1(6): 7-9.
[13]	林财明, 卫志敏. 特定场景大视角视频拼接技术研究与实现[J]. 电脑与电信, 2017, 1(4): 25-27.
[14]	史雪莹. 基于自编码神经网络的手写体数字识别中关于特征表达的研究[J]. 电脑与电信, 2017, 1(1-2): 38-39.
[15]	雷耀花, 刘东宏. 昏暗环境下的人员检测技术[J]. 电脑与电信, 2017, 1(1-2): 49-51.