基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测

纪冕; 张欣; 徐海

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基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测

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cqvip:本文首先研究了行人检测的方法和面临的难点,然后根据高斯平滑滤波器和双线性插值法对传统方向梯度直方图做了改进,并搭建了支持向量机模型,从而构建了基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测系统。实验结果显示,在明亮且无遮挡的场景下,矩形框精确地定位行人,在光照不足或存在轻微遮挡时可以大体定位到行人,表明该系统在明亮无遮挡的情况下有准确的结果,并且在昏暗和轻度遮挡下检测效果良好,最后通过对比可以得出,本文提出的方法总体效果优于传统HOG特征和SVM分类器的方法。

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来源
《软件》 |2020年第2期|70-74|共5页
作者
纪冕; 张欣; 徐海;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
行人检测; HOG特征; SVM分类器; 跟踪算法; 梯度; 最佳分类表面;

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