检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李宇成[1] 宋燕辉[1] 欧晓丹[1] 田震[1]
出 处:《计算机工程与设计》2012年第3期1150-1155,共6页Computer Engineering and Design
摘 要:提出了一种基于AdaBoost算法,利用能量图像进行目标分类的算法。该算法通过灰度图像创建能量图像,并将能量图像作为样本进行机器的集中学习,实现对骑车人、行人和车辆目标的分类识别。根据待检测目标的能量分布,构建了能描述目标的典型特征,并以检测区域的能量差异作为其特征值。重点讨论了骑车人和行人的分类识别问题。实验结果表明,所提出方法对本课题中的特定目标具有较好的识别率,并具有较强的鲁棒性。A method for multi-object recognition based on AdaBoost is proposed. Energy image created by Grayscale image is regarded as samples for machine learning of cyclist, pedestrian and vehicle recognition. The new typical features are build based on ohject's energy distribution by regarding regional energy contrast ratio as feature value. A recognition of pedestrian and cyclist. Experimental resultg show that this method is robust and has good discrimination in multi-object recognition.
关 键 词:ADABOOST 多目标识别 骑车人 图像能量 描述特征 纹理
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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