基于Adaboost和SVM的人頭實(shí)時(shí)檢測(cè)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
文檔大小：350 K
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文檔介紹：針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景圖像中的人頭檢測(cè)問(wèn)題,提出一種Adaboost與支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的檢測(cè)算法.該算法重點(diǎn)對(duì)Adaboost特征進(jìn)行了改進(jìn),用Adaboost對(duì)人頭進(jìn)行快速檢測(cè),并引入級(jí)聯(lián)的SVM分類器對(duì)Adaboost檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行逐級(jí)篩選,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人頭的精確檢測(cè).實(shí)驗(yàn)表明,該方法降低了Adaboost運(yùn)算復(fù)雜度,提高了特征分類能力,引入級(jí)聯(lián)SVM分類器在保證高檢測(cè)率的同時(shí),降低了 誤檢率!對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景具有較強(qiáng)的魯棒性.
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