基于AdaBoost的人體檢測算法.pdf_第1頁
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1、東南大學碩士學位論文基于AdaBoost的人體檢測算法姓名：錢成申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機科學與技術(shù)；圖像處理與科學可視化指導教師：羅立民；鮑旭東20110415東南大學碩士學位論文Title：Author：Supervisor：School：AbstractHumanDetectionBasedonAdaBoostQIANChengProfLU0LiminSoutheastUniversityThisprojectstudiedh

2、umandetectioninstaticimageandvideo(cameraf僅ed)respectivelyAdaBoostalgorithmwasintroducedtodetecthumaninstaticimageForthedetectionwithfixedcamera，foregroundWasextractedfirst，followedbyapplyingAdaBoostclassifiertoitTrainin

3、gmethod：TrainingmethodofAdaBoostWasimprovedinthiswork珊1iletrainedresultswerekeptthesame，timecomplexityoftrainingdecreasedfromO(MN2)toO(MNlogⅣ)，whereMwasnumberoffeaturetypesandNWasnumberoftrainingsamplesExperimenton13，000

4、samplesshowedthatimprovedalgorithmtook1／500ofthetimecomparedwitllthetraditionalone，gettingthesameclassifierFeaturecomputation：11leparallelcomputationoffeaturesbasedonGPU(GPGPU，usingCUDA)andCPU(multithread，usingOpenMP)Was

5、studiedThewaybasedonGPUWaschosenbecauseofitsrapiddevelopmentTheparallelprogram，whichusedthevideocardwittlonly16streamprocessing(SP)units，Was06timesfasterthantheserialoneTheacceleratingeffectwouldbecomemuchmoresignificant

6、ifabettervideocardwasavailableForegroundextraction：ThebackgroundwasmodeledusingGaussianMixtureModel(OMM)ClassicGMMtendedtoextractseveralsmallregiOIlSononesingleobjectThisworkproposedamethodusingcolorinformationtoincrease

7、extractionaccuracyBesides，amethodbasedonthethecorrespondenceamongvideoframeswasintroduced，decreasingthecomputationalcostImprovedalgorithmprocessedoneframeofa640X480videoin208msonaverage，whilethetraditionalmethodneeded195

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