基于Bandelet变换与人体部位的人体检测方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于Bandelet变换与人体部位的人体检测方法

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【英文篇名】	Human Detection Based on Bandelet Transform and Body Parts
【下载频次】	★★★★★
【作者】	韩红; 伍星;
【英文作者】	HAN Hong; WU Xing(Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China; Xi′an; Shaanxi 710071; China);
【作者单位】	智能感知与图像理解教育部重点实验室;
【文献出处】	电子学报 , Acta Electronica Sinica, 编辑部邮箱 2011年 08期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人体检测; 特征提取; Bandelet; AdaBoost; 人体部位;
【英文关键词】	human detection; feature extraction; Bandelet; AdaBoost; body parts;
【摘要】	本文由图像的几何流特性出发,提出了一种基于第二代Bandelet变换与部位的人体检测方法.首先,利用优化后Bandelet变换的Bandelet系数及其统计特征作为人体图像的特征,通过相关试验确立了相关的最优参数和统计特征.然后再利用AdaBoost算法训练人体及各部位分类器.最后通过计算人体各部位的似然度,联合部位结合策略进行人体检测.试验结果表明,本文提出的特征提取方法能够更好地表征人体,并能有效地改善分类器性能,相应的部位检测方法可显著提高静态图像中人体目标检测的鲁棒性.
【英文摘要】	A new method is proposed in this paper for feature extraction based on geometric flow of images and the second generation of Bandelet transformation,where Bandelet coefficients and their statistical values were extracted as the feature of human images.Afterwards the full body and body parts classifier were trained on AdaBoost algorithm.At last,likelihoods of each body parts were computed combined with Bayesian decision-based approach to perform human detection.The results of human detection experiments indi...
【基金】	国家自然科学基金(No.61075041,No.61001206,No.61072139,No.61001202); 中央高校基本科研业务费专项(No.JY1000090204)
【更新日期】	2011-09-23
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言人体检测在计算机视觉中有许多重要的应用,如视频监控、智能汽车及智能交通、机器人和高级人机交互等.然而,由于人体自身姿态的变化、衣服多样性和光照等因素的影响,人体外观变化非常大,导致人体检测成为一个非常困难的问题.目前的人体检测方法主要有基于人体模型的方法、

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