10.3969/j.issn.1673-2022.2016.03.013
基于LBP特征和AdaBoost的行人检测方法
行人检测在智能汽车、监控系统和高级机器人等领域有广泛的应用.针对低分辨率和需要实时处理的行人检测应用场景,提出了采用一致化LBP直方图特征结合Ad-aBoost分类器的高效行人检测方法.在AdaBoost的训练过程中,采用了CART(Classification And Regression Tree)作为弱分类器,并结合基于Gini不纯度的剪枝方法,有效地提高了训练速度和分类器的性能.针对Caltech行人检测数据集的实验结果表明,基于LBP特征和CART弱分类器的AdaBoost分类行人检测方法具有较好的性能.
行人检测、局部二值模式、AdaBoost方法、分类回归树
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2016-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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