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【24h】

Human detection using sparse representation

机译：使用稀疏表示的人体检测

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The problem of human detection is challenging, more so, when faced with adverse conditions such as occlusion and background clutter. This paper addresses the problem of human detection by representing an extracted feature of an image using a sparse linear combination of chosen dictionary atoms. The detection along with the scale finding, is done by using the coefficients obtained from sparse representation. This is of particular interest as we address the problem of scale using a scale-embedded dictionary where the conventional methods detect the object by running the detection window at all scales.
机译：当面临诸如遮挡和背景混乱之类的不利条件时，人类检测的问题更具挑战性。本文通过使用所选字典原子的稀疏线性组合表示图像的提取特征，解决了人体检测的问题。通过使用从稀疏表示中获得的系数来完成检测和尺度发现。当我们使用比例尺嵌入式词典解决比例尺问题时，这特别有趣，在常规词典中，常规方法通过在所有比例尺上运行检测窗口来检测对象。

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