10.3969/j.issn.1000-0682.2016.04.033
基于SVM-AdaBoost算法的行人检测方法
提出了一种基于SVM-AdaBoost算法的行人检测方法。该方法是通过改进和扩展Haar-like特征值,对AdaBoost级联分类器的算法加以改进,使用SVM作为AdaBoost的弱分类器,通过选择确定合适的核函数参数,提高分类精度,减少训练时间。实验结果表明,这种行人检测方法性能稳定,实时性和鲁棒性均优于传统的行人检测方法。
行人检测、AdaBoost算法、SVM算法
TP301.6(计算技术、计算机技术)
2016-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
117-120