检测率为%,误判率为征;利用线性掷嗥鹘醒盗将人体分为头肩、躯干和腿部,分别加以训练,再用贝叶斯推断来分析行人采用卣鳎岷蟂分类器训练卣骱蚅特征相结合;用检测率为.ィ笈新饰掷嗥餮盗将纹理,边缘和颜色特征相结合;用最小二乘法进行降维之后,送入掷嗥鹘醒盗把卣骱虷卣鹘岷掀鹄矗锄【】检测率为.ィ笈新饰.用级联分类器训练甅%陟冗甐瓺Р.谡逄卣鞯姆椒卣这种类型的类特征提取策略是将人作为一个整体,对于一幅输入图像,‘需要对图像中的检测窗口进行整体特征提取,直接送入训练好的分类器,对检测窗口进行决策耍非人ǔS猛饨泳匦卫炊ㄎ恍腥恕柯氏仁褂酶锰卣鹘行腥思觳狻M.俏逯只镜腍庑翁卣鳎.特征的提取过程是先分别计算黑色和白色两个区域内部的所有像素的灰度值之和,然后再将其作差,最后送入分类器进行训练。后来岢隼没图的方法【】来提取.特征,明显改善了特征提取的时间性能。图五种基本的卣关于目标检测,墓毕字饕L逑治#旱谝唬ɑ滞枷裼糜贖特征,计算速度大大提高了;第二,巧妙使用分类器模型,借助分类器训练,从高维特征集中筛选出部分简单的特征进行分类,其检测效果非常好;第三,它使用策略,在检测阶段的早期有效地过滤掉大量负样本,确保检测速度快;同时,由于借助夭裳际趸袢∫妆晃笈械母貉荆菇ㄏ乱患禔糠掷嗥所需负样本集,因此,级联策略大大降低了分类器的误判率。卣卣饔闐在特征的基础上提出的,它能够很好的刻画图像的边缘特征,并且对光照和小的位置偏移不敏感,在腥丝馍先〉昧撕芎玫男果,椒ㄊ翘乇鹗视糜谧鐾枷裰行腥思觳獾模虼说玫搅斯惴旱挠τ谩环就枷裼靡桓腂、以袼匚2匠そ斜槔缓蠼个治个的,在!。内以。为一个步长统计每个中各个像素的梯度值,形成一个奶荻确较蛑狈酵迹个串联成一个维的梯度方向直方图特征;然后以范数进行归一化;最后将整幅图片的所有奶荻确较蛑狈酵继征串联,形成样本图像的卣髅枋觯咛辶鞒倘缤.荆馐且环×的行人样本图像,对其空间划分,可得到鯞。.
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