【摘 要】
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针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求，提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost 分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG 特征，进行Gentle A
【机 构】
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海理工大学机械工程学院,上海200093
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针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求，提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost 分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG 特征，进行Gentle AdaBoost 分类训练，得到高检测率的强分类器；然后对待测图像进行垂直边缘预处理，根据行人图像与非行人图像的边缘对称性特征，排除大量非行人窗口；最后对剩余窗口提取HOG 特征，依据训练出的AdaBoost 分类器检测HOG 特征向量，判断窗口是否含有行人。实验结果表明：改进的行人检测算法比原算法计算量少，能够在保证原有准确率的基础上，更快的对图像进行检测，能够满足高铁闸机行人检测系统的实时性要求。
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