论文研究-基于随机森林的层次行人检测算法.pdf
针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题，提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础，利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先，在低尺度空间利用主方向模板（DOT）特征和随机森林算法训练行人的全局分类器，第一层检测在低尺度空间中进行，找到行人的候选区域；然后，在高尺度空间提取图像块集合，基于部件随机森林训练行人的局部外观和几何约束模型；最后，基于上层的候选区域，在高尺度空间利用霍夫投票进行第二层精确检测。实验结果表明，该方法有更低的时间复杂度，并提升了行人检测的准确率，全局信息和局部信息的层次融合，能有效解决快速、准确的行人检测问题。
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