資料介紹
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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