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基于样本学习的运动人体检测方法

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本文通过将运动物体的轮廓特征解卷绕为一维的距离信号,在此特征表示的基础上提出了一种新的运动人体检测方法。该方法首先采用K均值聚类算法分别对大量人体样本和非人体样本进行建模,然后计算当前样本到各个模型质心的距离作为分类器的输入以判断该样本是否是人体。实验结果表明,采用的轮廓特征解卷绕和对样本进行建模这两种方法提高了运动人体检测的速度和准确度,鲁棒性强,可用于人运动视觉分析的相关研究领域中。

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来源
《中国人工智能学会第12届全国学术年会》|2007年|1116-1122|共7页
会议地点哈尔滨
作者
苏松志; 王丽; 李绍滋;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
图像识别; 人体检测; 样本建模; 聚类算法;

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