摘要:
针对单特征辨识度较低问题, 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布, 从而基于多特征联合概率更精准地描述行人, 提高行人检测的鲁棒性. 实验结果表明, 改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、 降低了误检率, 目标识别的置信度明显提高, 在多变的自然背景下可以取得较好的效果.
中图分类号:
黄如锦, 李谊, 李文辉, 江琦, 杨赢涛. 基于多特征的AdaBoost行人检测算法[J]. J4, 2010, 48(03): 449-455.
HUANG Ru-Jin, LI Yi, LI Wen-Hui, JIANG Qi, YANG Ying-Chao. AdaBoost for Pedestrian Detection Based on Multifeature[J]. J4, 2010, 48(03): 449-455.