【摘 要】
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针对监控场景的行人检测应用,提出一种结合改进的支持向量机和卷积神经网络的行人检测方法.首先,通过运动检测初步定位感兴趣的可疑目标区域;然后,计算这些区域图像块的灰度
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针对监控场景的行人检测应用,提出一种结合改进的支持向量机和卷积神经网络的行人检测方法.首先,通过运动检测初步定位感兴趣的可疑目标区域;然后,计算这些区域图像块的灰度共生矩阵,并采用主成分 分析方法提取纹理特征向量,采用支持向量机进行纹理分类,滤除干扰区域;最后,对佘下区域构建多尺度图像子 块,采用LeNet5卷积神经网络架构进行行人分类.在 C a l te c h数据集上的测试结果表明,该方法的真正率指标 高,假正率指标低.
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