中国科学院光电技术研究所机构知识库
Advanced  
IOE OpenIR  > 光电探测与信号处理研究室(五室)  > 期刊论文
题名:
静态图像中基于多分类器的人体检测技术研究
作者: 胡幸福; 彭先蓉; 吴明军
刊名: 微电子学与计算机
出版日期: 2012
卷号: 29, 期号:10, 页码:173-176
关键词: Haar特征 ; Adaboost ; 分类器 ; 人体检测
通讯作者: 胡幸福
文章类型: 期刊论文
中文摘要: 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.
项目资助者: 中国科学院科技创新基金资助项目(A0BK001)
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/5057
Appears in Collections:光电探测与信号处理研究室(五室)_期刊论文

Files in This Item:
File Name/ File Size Content Type Version Access License
2012-1121.pdf(335KB)期刊论文作者接受稿开放获取View 联系获取全文

作者单位: 1.中国科学院光电技术研究所
2.中国科学院研究生院

Recommended Citation:
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.
Service
Recommend this item
Sava as my favorate item
Show this item's statistics
Export Endnote File
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[胡幸福]'s Articles
[彭先蓉]'s Articles
[吴明军]'s Articles
CSDL cross search
Similar articles in CSDL Cross Search
[胡幸福]‘s Articles
[彭先蓉]‘s Articles
[吴明军]‘s Articles
Related Copyright Policies
Null
Social Bookmarking
Add to CiteULike Add to Connotea Add to Del.icio.us Add to Digg Add to Reddit
文件名: 2012-1121.pdf
格式: Adobe PDF
所有评论 (0)
暂无评论
 
评注功能仅针对注册用户开放,请您登录
您对该条目有什么异议,请填写以下表单,管理员会尽快联系您。
内 容:
Email:  *
单位:
验证码:   刷新
您在IR的使用过程中有什么好的想法或者建议可以反馈给我们。
标 题:
 *
内 容:
Email:  *
验证码:   刷新

Items in IR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

 

Valid XHTML 1.0!
Copyright © 2007-2016  中国科学院光电技术研究所 - Feedback
Powered by CSpace