Abstract-mest state-of-the-art metoder i fotgängardetektion kan inte uppnå en bra avvägning mellan noggrannhet och effektivitet. Till exempel har ACF en snabb hastighet men en relativt låg detektionshastighet, medan checkerboards har en hög detektionshastighet men en långsam hastighet. Inspirerad av några enkla inneboende attribut för fotgängare (dvs. utseende kontinuitet och form symmetri), föreslår vi två nya typer av icke-grannar funktioner: sido-inre skillnader (SIDF) och symmetriska likheter (SSF). SIDF kan karakterisera skillnaden mellan bakgrunden och fotgängaren och skillnaden mellan fotgängarens kontur och dess inre del. SSF kan fånga den symmetriska likheten av fotgängare form. Men det är svårt för grannsämja att ha sådana egenskaper över karakteriseringsförmågor. Slutligen föreslår vi att kombinera både icke-grannar funktioner och närliggande funktioner för fotgängardetektering. Det har visat sig att icke-grannars funktioner ytterligare kan minska den log-genomsnittliga felfrekvensen med 4,44 %. Sambandet mellan vår föreslagna metod och vissa toppmoderna metoder anges också. Experimentella resultat av datamängderna INRIA, Caltech och KITI visar hur effektiv och ändamålsenlig den föreslagna metoden är. Jämfört med de senaste metoderna utan att använda CNN, uppnår vår metod bästa detektionsprestanda på Caltech, överträffar den näst bästa metoden (dvs. checkerboards) med 2,27%. Med hjälp av de nya kommentarerna från Caltech kan man uppnå 11,87 % missfrekvens, vilket överträffar andra metoder.
Baserat på utseendet kontinuitet och form symmetri, Cao et al. Ref föreslog NNNF-egenskaper.
Pedestrian Detection Inspired by Appearance Constancy and Shape Symmetry
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}