| 基于时空视觉显著性特征的行人检测 |
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| 引用本文： | 曾召华,杨新花,赵谦.基于时空视觉显著性特征的行人检测[J].电视技术,2016,40(2):115-118. |
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| 作者姓名： | 曾召华 杨新花 赵谦 |
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| 作者单位： | 西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安,710054 |
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| 基金项目： | 基金项目：陕西省科技计划工业科技攻关(2014K06-37，2015GY023); 西安市科技计划技术转移促进工程CXY1440（4）; 西安市碑林区应用技术研发项目（GX1311, GX1310,GX1417）；西安科技大学博士启动金2015QDJ015 |
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| 摘 要： | 在分析现有的行人检测算法的基础上,针对前景提取不完整及检测误差较大等不足,提出了一种基于时空视觉显著性特征的行人检测改进算法.在具有代表性的Itti模型的基础上,使用更接近于人类视觉的Lab颜色空间对其颜色空间进行改进,并将运动特征及基于轮廓搜索的内部空洞填充法引入其中,生成总显著图.提取ROI,采用HOG特征结合SVM分类器对ROI进行行人检测.实验结果表明,该算法在一定程度上避免了误检和漏检的发生,相比较HOG算法具有较好的检效果.
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| 关 键 词： | 行人检测 视觉显著性特征 空洞填充 HOG特征 |
| 收稿时间： | 2015/7/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 9/7/2015 12:00:00 AM |
Pedestrian Detection Based on Spatio-temporal Visual Significant Feature |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pedestrian detection visual significant feature cavity filling HOG feature |
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