组合SVM分类器在行人检测中的研究

发布时间：2019-03-14 15:22

【摘要】：在基于HOG特征的SVM行人检测算法的基础上,提出了组合分类器的改进算法。该算法首先采用多尺度滑动窗口提取HOG特征,并对单个SVM分别进行训练,再将训练好的SVM分别采用串联、并联结构形成新分类器后对行人进行检测。为解决用多尺度滑动窗口提取特征时产生的目标候选区域重叠问题,采用非极大值抑制算法对重叠区域进行融合,进而得到准确候选区。实验表明,组合的SVM分类器可以有效降低误检率和漏检率。
[Abstract]:On the basis of the SVM pedestrian detection algorithm based on the HOG feature, the improved algorithm of the combined classifier is proposed. Firstly, the multi-scale sliding window is used to extract the HOG features, and a single SVM is trained separately, and the trained SVM is respectively used in series and parallel structure to form a new classifier and then the pedestrian is detected. In ord to solve that problem of the overlap of the target candidate region generated when the feature is extracted by the multi-scale sliding window, the overlap region is fused by a non-maximum suppression algorithm to obtain an accurate candidate region. Experiments show that the combined SVM classifier can effectively reduce the error detection rate and the leakage detection rate.
【作者单位】： 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室;武汉工程大学计算机科学与工程学院;华中科技大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61103136) 武汉工程大学创新基金资助项目(CX2015057)资助
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2440105