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针对单特征辨识度较低问题,基于多特征的AdaBoost行人检测算法,提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法.该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型,并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布,从而基于多特征联合概率更精准地描述行人,提高行人检测的鲁棒性.实验结果表明,改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、降低了误检率,目标识别的置信度明显提高,在多变的自然背景下可以取得较好的效果. 相似文献
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