利用级联SVM的人体检测方法

李同治; 丁晓青; 王生进

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DOI: 10.11834/jig.20080332
2008 | Volume 13 | Number 3

利用级联SVM的人体检测方法

李同治¹, 丁晓青¹, 王生进¹(清华大学电子工程系，智能技术与系统国家重点实验室，北京 100084)

摘要

从图像中检测出人体是计算机视觉应用中的关键步骤。通过一个由简到繁的级联线性SVM分类器将级联拒绝的机制与梯度方向直方图特征相结合，实现了一个准确和快速的人体检测器，整个检测器由级联的线性SVM分类器组成。实验结果表明，在保持Dalal算法检测准确性的同时，大幅的提高了检测速度，每秒平均可以处理12帧左右的320×240的图像。

关键词

行人检测风险敏感SVM分类器由简到繁的检测器

Human Detection with a Coarse to fine Cascade Linear SVM

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Abstract

Finding human in images is critical for several applications in computer visionWe combine the cascade of rejection approach with the Histograms of Oriented Gradient （HOG） to form a fast and precise human detectorThe detector consists of coarse to fine linear SVM classifiersOur experiments show that our method can process average 12 frames with 320×240 image per second，while maintaining the comparable accuracy to Dalals method

Keywords

human detection cost sensitive SVM coarse to fine detector

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