IOE OpenIR  > 光电探测与信号处理研究室(五室)
静态图像中基于多分类器的人体检测技术研究
胡幸福; 彭先蓉; 吴明军
Source Publication微电子学与计算机
Volume29Issue:10Pages:173-176
2012
Language中文
Subtype期刊论文
Abstract首先介绍Haar特征,然后介绍用于分类器训练的Adaboost算法,该方法训练的级联分类器用于人体检测时虽然具有很高的检测率,但虚警率较高.为了保持检测率,降低虚警率,在原有分类器的基础上再训练两个分类器,一个是利用头肩样本训练的分类器,另一个是利用腿部样本训练的分类器.实验证明:该方法设计的分类器在保持较高的检测率的同时其虚警率比原方法设计的分类器降低一个数量级.
KeywordHaar特征 Adaboost 分类器 人体检测
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/5057
Collection光电探测与信号处理研究室(五室)
Corresponding Author胡幸福
Affiliation1.中国科学院光电技术研究所
2.中国科学院研究生院
Recommended Citation
GB/T 7714
胡幸福,彭先蓉,吴明军. 静态图像中基于多分类器的人体检测技术研究[J]. 微电子学与计算机,2012,29(10):173-176.
APA 胡幸福,彭先蓉,&吴明军.(2012).静态图像中基于多分类器的人体检测技术研究.微电子学与计算机,29(10),173-176.
MLA 胡幸福,et al."静态图像中基于多分类器的人体检测技术研究".微电子学与计算机 29.10(2012):173-176.
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