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上传时间: 2021-01-28
详细说明：在行人检测领域，当场景很复杂时，一般行人检测算法往往得不到很好的检测效果。比如在行人很多且靠的很近时，用基于梯度直方图的检测算法时，检测效果不是很好。由P．Felzenszwa提出一种以可变形部件模型为基础的检测算法，能够检测多样变化的目标类型并且在挑战Pascal目标检测中达到较高水平。该算法使用隐变量支持向量机，是一种在支持向量机基础上添加潜在变量而重新构建的支持向量机。本文提出了一种基于可变形部件模型的行人检测算法，通过建立多人体模板，在行人相互靠近有重叠的场景下有着很好的检测效果。
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