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| 一种基于多分类器融合的人数统计算法 | |
| 作者姓名： | 黄雯 张为 付晓梅 张泰 |
| 作者单位： | 天津大学电子信息工程学院 |
| 摘 要： | 基于多分类器融合,首先提取行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP)神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Adaboost级联分类器训练出相应的行人检测器,检测每帧视频的行人并统计数量;最后基于前两个分类器,用stacking的策略构造了组合分类器,并实现分类器融合时权值的自适应调整.通过与现有算法进行对比,算法的效果优于其他算法,对复杂场景适应性强且满足实时性要求. |
| 关 键 词： | 人群计数 SURF特征点 BP神经网络 Adaboost级联分类器 多分类器融合 |
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