基于量子演化理论的行人检测改进算法

汤义; 黄建军; 孙颖

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基于量子演化理论的行人检测改进算法

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摘要

对视频中移动摄像头下的行人检测问题进行了研究,在AdaBoost行人分类算法、支持向量机(SVM)理论和多目标优化原理的基础之上,并结合三者的特点,提出了一种基于量子演化算法的行人检测优化算法.首先,使用传统的AdaBoost算法对行人进行粗粒度的分类,然后使用支持向量机(SVM)设计精度更高的行人检测器.针对SVM的分类器参数多、关系复杂,而且无好的调节准则,根据核函数的构建条件,将实值量子演化算法引入到SVM参数的寻优问题中,对于分类性能采用多目标优化的方法,取得了较好的效果;同时从理论上分析了算法的复杂度.经过实例测试,算法与经典多目标优化算法NS-GA-Ⅱ的相比,改进效果明显.最后的实验说明了算法检测的准确性.

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来源
《科学技术与工程》 |2016年第8期|229-232|共4页
作者
汤义; 黄建军; 孙颖;
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作者单位

深圳大学ATR国防科技重点实验室,深圳518060;

深圳大学ATR国防科技重点实验室,深圳518060;

深圳大学ATR国防科技重点实验室,深圳518060;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
视频; 行人跟踪; 量子演化;

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