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HOG Pedestrian Detection Based on Edge Symmetry and Trilinear Interpolation

机译：基于边缘对称和三线性插值的HOG行人检测

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In computer vision, pedestrian detection is a key problem. In this paper, we propose to speed up the HOG+SVM algorithm without sacrificing the classification accuracy. In order to eliminate the effects of aliasing phenomenon that products in the process of HOG extraction, we used trilinear interpolation to extract feature. This paper proposed HOG pedestrian detection method based on edge symmetry. In these experiments, we used INRIA dataset. Traditional HOG pedestrian detection is presence of slow detection speed and low detection rate. Experiments show that using trilinear interpolation and edge symmetry not only can improve the detection effect, but also can improve the detection rate.
机译：在计算机视觉中，行人检测是一个关键问题。在本文中，我们建议在不牺牲分类精度的情况下加快HOG + SVM算法的速度。为了消除HOG提取过程中产品出现混叠现象的影响，我们使用三线性插值法提取特征。提出了一种基于边缘对称性的HOG行人检测方法。在这些实验中，我们使用了INRIA数据集。传统的HOG行人检测存在检测速度慢和检测率低的问题。实验表明，利用三线性插值和边缘对称性不仅可以提高检测效果，而且可以提高检测率。

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