基于級聯(lián)分類器的目標檢測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目標檢測是計算機視覺領域的關鍵問題之一，它在人機交互，智能駕駛，視頻監(jiān)控等領域都有著廣泛應用。級聯(lián)分類器由于其具有較好的實時性，成為許多目標檢測系統(tǒng)中的重要組成部分，本文研究了級聯(lián)分類器中的一個子類別，即軟級聯(lián)分類器在目標檢測中的應用，主要內(nèi)容如下：
　　1.探討了一種將已有的加性分類器變換成軟級聯(lián)分類器的算法，稱為軟級聯(lián)變換，該算法能在不犧牲原有加性分類器性能的情況下，顯著提升分類器的分類速度；將軟級聯(lián)變換應用于加性核化 SVM

2、，得到了一種名為 SCAK-SVM的軟級聯(lián)分類器；研究了一種特征逆映射方法，該方法能與現(xiàn)有的顯式特征映射方法結(jié)合，在提高SCAK-SVM分類器的訓練速度的同時不影響分類算法的復雜度。
　　2.研究了適用于SCAK-SVM的特征提取方法，將SPHOG特征與ChnFtrs特征結(jié)合，研究了一種擴展的SPHOG特征，稱為多層次網(wǎng)格特征，本文將該特征與軟級聯(lián)加性核化SVM分類器配合使用，取得了較好的目標檢測效果；分析了多層次網(wǎng)格特征計算中各

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