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
机构地区:[1]河南工业职业技术学院电子信息工程系,河南南阳473000 [2]郑州工程技术学院信息工程学院,河南郑州450000
出 处:《计算机工程与设计》2017年第9期2420-2424,2431,共6页Computer Engineering and Design
基 金:河南省科技攻关重点计划基金项目(122102210563;132102210215);河南省高等学校重点科研项目计划基金项目(15B520008);河南省科技厅资助性基金项目(9412012Y0004;9412012Y0005)
摘 要:为解决人体检测运算效率低的问题,提出一种基于检测窗口估算的快速人体检测方法。假定人体窗口的中心纵坐标服从正态分布,正态分布的均值和方差服从伽玛分布;采用贝叶斯学习方法更新每一帧图像上伽玛分布的4个超参数,计算人体窗口中心纵坐标的候选区域,采用二次多项式计算每一个人体窗口中心纵坐标对应的检测窗口尺寸范围;在约束的检测窗口下提取方向梯度直方图特征,采用支持向量机进行特征分类,检测人体目标。仿真结果表明,该方法的真正率指标高、假正率指标低、检测耗时少。For solving the problem of low efficiency of human detection, a fast human detection method based on detection win-dows estimation was proposed. This method assumed that the vertical center of human window belonged to normal distribution, and the mean and variance of the normal distribution belonged to Gamma distribution. Four hyper-parameters of the Gamma dis-tribution on each frame were updated using Bayesian learning method, and candidate regions of vertical were calculated through quadratic polynomial. The histogram of oriented gradients features on the constraint detection windows was extracted, and fea-ture classification was executed using support vector machines to detect human targets. Simulation results show that the pro-posed method has higher true positive rate, lower false positive rate,and less time-consuming.
关 键 词:人体检测 正态分布 伽玛分布 二次多项式 支持向量机 方向梯度直方图
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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