Abstract-Vi föreslår en metod som kan upptäcka människor i en enda bild baserat på en ny kaskad struktur. I vårt tillvägagångssätt används både intensitetsbaserade rektangelfunktioner och gradientbaserade 1-D-funktioner i funktionspoolen för val av svag-lärande. Real AdaBoost algoritmen används för att välja kritiska funktioner från en kombinerad funktionsuppsättning och lära sig klassificeringarna från träningsbilderna för varje steg i den kaskad struktur. I stället för att använda den standardförstärkta kaskaden använder den föreslagna metoden en ny kaskadstruktur som utnyttjar både den stegvisa klassificeringsinformationen och korsreferensinformationen mellan stegen. Vi introducerar meta-steg för att förbättra detektionsprestandan hos en boostrad kaskade. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår hög detektionsnoggrannhet och effektivitet.
Chen och Chen föreslog en ny kaskadstruktur kallad Meta-stages REF.
Fast Human Detection Using a Novel Boosted Cascading Structure With Meta Stages
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}