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針對可變形部件模型（DPM）算法在行人檢測領(lǐng)域中的檢測精度高，但由于在特征提取和行人定位兩步中的計算量過大，導(dǎo)致檢測速度過慢而不能應(yīng)用于實時行人檢測的問題，提出了一種融合分支定界算法和級聯(lián)檢測算法的可變形部件模型（ BBCDPM）算法。首先，選取梯度方向直方圖（HOG）特征作為描述人體目標(biāo)的特征，從而生成特征金字塔；然后，進行可變形部件模型的建模，并使用隱變量支持向量機（ LSVM）對模型進行訓(xùn)練；同時，為了提高行人檢測的準(zhǔn)確度，將傳統(tǒng)可變形部件模型算法中的5個部件模型增加到了8個；最后，在利用了級聯(lián)檢測算法簡化檢測模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合了分支定界算法尋找最大值，排除大量不可能的對象假設(shè)，完成對行人目標(biāo)的定位和檢測。在INRIA數(shù)據(jù)集上進行了實驗，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)DPM算法相比，該算法將準(zhǔn)確率提高了12個百分點，且大幅提高了行人檢測與識別的速度。
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