基于PCA和多元统计回归的人群人数统计方法

摘要：

针对人群人数统计中分割特征与纹理特征相分离以及回归模型精度提高的问题，提出一种基于PCA和多元统计回归相结合的人群人数统计方法。通过PCA对提取到的人群前景分割特征和纹理特征进行降维处理；建立多元线性回归模型，以确定特征量和人群人数之间关系的趋势方向；通过回归出的趋势方向，对高斯过程回归模型进行修正。实验结果表明该方法更适合进行大规模人群人数统计。

关键词：人群人数统计、分割特征、纹理特征、多元线性回归、高斯过程回归

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅科研计划项目No.12JK0736。

在线出版日期：2014-06-19（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：206-209