一种前景提取的行人模式识别检测算法

摘要：

通过深入研究高斯混合模型、HOG+SVM分类器和Haar+ AdaBoost分类器的算法原理,提出了一种基于前景提取和模式识别的行人检测算法,首先使用高斯混合模型进行背景建模,通过前景提取的方法提取出运动物体,时运动物体进行行人检测,最后对判断为行人的对象进行人脸检测,分类区分出蒙面的可疑行人,解决基于背景建模方法的误判问题和基于统计学习方法的效率问题.实验结果表明,相对于单独使用模式识别算法,新算法显著降低了漏检率,且在运行速度和检测率方面表现良好.

关键词：背景建模、行人检测、人脸检测、AdaBoost、模式识别

所属期刊栏目：40

分类号：TP317.4(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61772225;广州市科技计划资助项目201804010276、2018070100047

在线出版日期：2020-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：91-96