資料介紹
對(duì)圖像和視頻中的不同類別的對(duì)象的檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺研究的基本任務(wù)。行人檢測(cè)是一個(gè)熱門的研究課題。行人是交通系統(tǒng)中的主要參與者,所以對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人檢測(cè)對(duì)智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用有著重要的意義。由于光線,顏色,尺度和姿勢(shì)等各方面的差別,行人檢測(cè)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。有效特征的提取是這個(gè)問題的關(guān)鍵。本文提出了一種基于改進(jìn)型的局部三值模式( LTP)特征的行人檢測(cè)方法,提取的特征中包含梯度信息,紋理和尺度信息,采用前景分割的方法完成了檢測(cè)任務(wù)。CAVIAR序列實(shí)驗(yàn)證明用此方法提取的特征結(jié)合支持向量機(jī)可以有效地檢測(cè)出真實(shí)場(chǎng)景監(jiān)控視頻中的行人。

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