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题名一种改进聚合通道特征的行人检测方法
被引量：4
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作者
韦皓瀚
曹国
尚岩峰
孙权森
王必胜
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
公安部第三研究所
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第3期521-529,共9页
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基金
国家自然科学基金(61471365
61231017
+1 种基金
61571442)资助项目
中国民航大学中央高校基金(3122015D003)资助项目
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文摘
行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,针对聚合通道特征(Aggregate channel feature,ACF)算法应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率(Log-average miss rate,LAMR)较高的情况,提出一种改进的ACF行人检测算法。首先结合objectness方法对ACF算法低得分区域进行进一步验证,可以在一定程度上减少算法的误检数;其次结合检测窗口的得分及位置信息,对非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,Nms)进行改进,平均精度(Average precision,AP)提升了0.41%,LAMR降低了1.49%;最后采用星型可形变部件模型(Star-cascade DPM,cas DPM)对一定阈值下的得分检测窗口进行级联检测,AP提升了0.65%,LAMR降低了2.06%。在INRIA数据集上实验表明,满足实时检测的条件下,极大地降低了误检数,具有较好的行人检测效果。
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关键词
行人检测
聚合通道特征
objectness方法
casdpm模型
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Keywords
pedestrian detection
aggregate channel feature
objectness method
casdpm model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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