【摘 要】
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行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,针对聚合通道特征（Aggregate channel feature,ACF）算法应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率（Log-average
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,公安部第三研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471365,61231017,61571442)资助项目;中国民航大学中央高校基金(3122015D003)资助项目
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行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,针对聚合通道特征（Aggregate channel feature,ACF）算法应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率（Log-average miss rate,LAMR）较高的情况,提出一种改进的ACF行人检测算法。首先结合objectness方法对ACF算法低得分区域进行进一步验证,可以在一定程度上减少算法的误检数;其次结合检测窗口的得分及位置信息,对非极大值抑制算法（Non-maximum suppression,Nms）进行改进,
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