基于快速边缘检测和Real Adaboost的行人检测

摘要：

针对聚合通道特征(ACF)算法中行人外观轮廓不稳定导致检测率下降的问题,使用快速边缘检测检测出待检测图像的边缘图;用边缘图代替ACF算法图像通道中的梯度幅值通道,获取较稳定的行人轮廓信息;采用准确率较高的Real Adaboost分类器提高分类准确性.仿真实验结果表明:算法相对于原ACF算法误检窗口减少,检测精度提升,漏检率在INRIA,Caltech数据库上分别降低了5.1%和14.8%.

关键词：行人检测、聚合通道特征、快速边缘检测、Real Adaboost分类器

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61104213

在线出版日期：2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：129-131,135