Abstract-This paper presenterar en ny mänsklig detektionsmetod baserad på en Bayesian fusion metod med laserområdet data och kamerabilder. Laserområdets dataanalys grupperar datapunkter med en ny grafskärningsmetod. Därför beräknar den en tro till varje kluster baserat på utvärderingen av flerdimensionella egenskaper som beskriver geometriska egenskaper. En person detektionsalgoritm baserad på tätt överlappande rutnät av Histogram av Orienterade Gradients (HOG) bearbetas på bildområdet som bestäms av varje laserkluster. Valet av HOG-funktioner och laserfunktioner erhålls genom en inlärningsprocess baserad på en kaskad av linjära Support Vector Machines (SVM). En teknik för att erhålla villkorliga sannolikheter från en kaskad av SVMs föreslås här för att kombinera de två uppgifterna tillsammans. Den resulterande mänskliga detektionen består av en rik information som tar hänsyn till avståndet mellan klustret och konfidensnivån för båda detektionsmetoderna. Vi demonstrerar resultatet av detta arbete om verkliga data och olika miljöer.
I REF, flerdimensionella funktioner för laser scanner fotgängare detektion används, och histogram av Orienterade Gradients (HOG) funktioner och Stöd Vector Matching (SVM) för visuell detektion utförs av en Bayesian modell metod.
Human detection using multimodal and multidimensional features
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}