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PEDESTRIAN DETECTION METHOD USING HOG-PCA FEATURE AND RBFNNS PATTERN CLASSIFIER

机译:HOG-PCA特征和RBFNNS模式分类器的行人检测方法

摘要

The present invention relates to a pedestrian detection method using a histogram of oriented gradient-principal component analysis (HOG-PCA) feature and an RBFNNs pattern classifier. The method comprises the following steps of: generating an HOG feature vector of an input image for study by using an HOG algorithm; reducing dimensions of the HOG feature vector by using a PCA algorithm; learning a feature of the input image for study; and detecting a pedestrian. Therefore, the method can rapidly and efficiently detect a pedestrian.;COPYRIGHT KIPO 2016
机译:本发明涉及一种使用定向梯度主成分分析(HOG-PCA)特征的直方图和RBFNNs模式分类器的行人检测方法。该方法包括以下步骤:通过使用HOG算法生成用于研究的输入图像的HOG特征矢量;通过使用PCA算法来减小HOG特征向量的尺寸;学习输入图像的特征以进行研究;和检测行人。因此,该方法可以快速有效地检测出行人。; COPYRIGHT KIPO 2016

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