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基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法
被引量:
4
1
作者
李伟
何鹏举
+1 位作者
杨恒
陈明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3571-3574,3596,共5页
结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法。首先建立背景帧,利用前景帧与背景帧的差分图像拟合噪声曲线...
结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法。首先建立背景帧,利用前景帧与背景帧的差分图像拟合噪声曲线,提取噪声与亮暗运动目标的阈值,消除噪声,分割出运动区域;然后通过AdaBoost学习算法选择少量有效的Haar-like弱矩形特征构造强分类器;最后在运动区域利用强分类器检测是否包含行人。实验结果表明,该方法迅速缩小了检测范围,加快了检测速度,降低了误检率。
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关键词
双阈值运动区域分割
AdaBoost学习算法
haar-like
弱矩形特征
强分类器
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职称材料
题名
基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法
被引量:
4
1
作者
李伟
何鹏举
杨恒
陈明
机构
西北工业大学自动化学院测控技术与仪器工程系
无锡泛太科技有限公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3571-3574,3596,共5页
基金
武器装备预研基金资助项目(2011DA090002C090002)
文摘
结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法。首先建立背景帧,利用前景帧与背景帧的差分图像拟合噪声曲线,提取噪声与亮暗运动目标的阈值,消除噪声,分割出运动区域;然后通过AdaBoost学习算法选择少量有效的Haar-like弱矩形特征构造强分类器;最后在运动区域利用强分类器检测是否包含行人。实验结果表明,该方法迅速缩小了检测范围,加快了检测速度,降低了误检率。
关键词
双阈值运动区域分割
AdaBoost学习算法
haar-like
弱矩形特征
强分类器
Keywords
dual-threshold motion area segmentation
AdaBoost learning algorithm
haar-like weak
,
rectangle features
strongclassifier
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法
李伟
何鹏举
杨恒
陈明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
4
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