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基于机器学习的级联行人检测方法研究
Research on Cascaded Pedestrian Detection Technology Based on Machine Learning作者机构：闽南理工学院工业自动化控制技术与信息处理福建省高校重点实验室
出 版 物：《重庆科技学院学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University of Science and Technology：Natural Sciences Edition)
年 卷 期：2019年第21卷第5期
页 面：62-65页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：福建省本科高校重大教育教学改革研究项目“以‘岗位需求’为导向的‘新工科’复合应用型人才培养模式改革研究”(FBJG20170332) 闽南理工学院科研课题重点项目“基于特征学习的级联行人检测和识别技术研究”(17KIX030) 福建省中青年教师教育科研项目“一种绳扣组装机包装机构的研究与设计”(JAT170737)
摘 要：针对传统的HOG+SVM行人检测模型易受行人所处位置、影像大小和背景干扰等因素影响的问题,提出了一种基于选择性搜索和机器学习的级联行人检测算法。综合运用密集搜索、分割搜索和随机采样搜索方法,改进选择性搜索产生的候选窗口,可以减少大量非行人窗口的数量。将HOG特征和Alex Net模型相结合,可有效提高行人检测的效率,降低误检率和漏检率。
