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积分通道特征,计算机外文翻译,行人检测,梯度方向直方图
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译文字数: 8064 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-07-01
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积分通道特征,计算机外文翻译,行人检测,梯度方向直方图,积分通道,检测器评估

译文(字数:8064):

摘要

我们研究的关于 “积分通道特征”的图像分类任务的性能,特别是行人检测方面。

积分通道特征的总体思路是,多个已注册的图像通道使用线性计算并输入图像的非线性变换,然后具有本地求和,直方图和Haar特征以及它们的各种概括被采用积分图像有效地计算的功能。这些特征已在最近的文献被用于各种实用的任务,变化似乎已被多次独立创造。虽然整体的通道功能已证明是有效的,但是只能够起到一点致力于分析或优化自身的特点的效果。在这项工作中,我们提出一个统一的视图在这个范围内,并进行了详细的实验评估。我们表明,当设计得当,整体通道功能不仅优于其他的功能,包括面向梯度(HOG)的直方图,他们也具有以下特点:(1)自然整合的信息异构数据源,(2)有几个参数和不敏感精确的参数设置,(3)检测期间允许更准确的空间定位,(4)导致快速检测器当与级联分类器耦合。

1 引言

物体检测系统的性能由两个关键因素决定:学习算法和特征表示。近年来已经取得了两个相当大的进展包括学习[8,10,24,26],以及特征设计[5,23,28]。在这项工作中,我们使用一个标准的提高方法[11],而且我们的注意力集中于功能的选择。

我们的研究是基于下面的结构:多个注册图像通道使用输入图像的线性和非线性变换计算[12,17];接下来,功能是使用通过局部矩形区域和的每个通道提取。这些本地算术和功能使用多种计算方法,包括计算类Haar小波[27],以及它们的各种推广[7], 甚至当地的直方图[20]被有效地利用积分图像进行计算。我们称这样的特点为完整的信道特性,见图1。积分通道的功能因使用Viola and Jones的检测框架中 [27]的计算效率的图像通道相结合而使信息具有丰富性和多样性。


原文(PDF格式,未统计字数):

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