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基于HOG与残差网络的行人检测算法

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摘要为了提高行人检测的准确性,提出一种改进的方向梯度直方图(HOG)算法,首先对图像进行两种方式的HOG特征向量的提取,方形划分和圆形划分方式,并对圆形划分得到的梯度直方图进行权值优化调整,再结合残差网络(ResNet)提取的深度模型特征,最佳特征向量用主成分分析算法(PCA)降维,通过SVM算法对行人进行检测。通过对HOG与ResNet特征融合算法进行仿真,并与其他行人检测算法对比,在提升准确率与降低漏检率上取得了很好效果。

DOI ojnk6ql5jr/1992413

作者高修祥;瞿成明

机构地区不详

出处《黑龙江工业学院学报：综合版》 2019年4期

关键词 HOG 残差网络 PCA SVM

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2019年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）