基于点标定的行人检测准确度研究

为了提高基于特征点的行人检测方法的检测准确度,提出了一种基于局部二值模式(local binary patterns,LBP)和二进制梯度方向直方图(binary histograms of oriented gradients,BHOG)特征组合和支持向量机分类器(support vector machine,SVM)的行人检测方法。实验结果显示,采用BHOG+LBP组合特征提取方式的错误检测率为0.012,相较于采用单一BHOG特征提取方式的错误检测率降低了33.33%,相较于采用单一LBP特征提取方式的错误检测率降低了40%。     

Sz■sz-Mirakjan-Durrmeyer算子线性组合的加权Orlicz逼近

讨论Sz■sz-Mirakjan-Durrmeyer算子的线性组合在Orlicz空间内的逼近问题,借助H?lder不等式、K-泛函、Hardy不等式、光滑模等工具,给出Sz■sz-Mirakjan-Durrmeyer算子的线性组合在Orlicz空间内Jacobi加权的逼近定理。