Abstract-This paper presents a real-time Human detection algoritm based on HOG (Histogram of Oriented Gradients) features and SVM (Support Vector Machine) architecture. Motion detektion används för att extrahera rörliga regioner, som kan skannas genom skjutfönster; att upptäcka flytta region kan subtrahera onödiga skjutfönster av statiska bakgrundsområden under övervakningsförhållanden, då detektion effektivitet kan förbättras. Varje skjutfönster betraktas som en enskild bildregion och HOG-funktioner beräknas som klassificerade eigenvectors. Äntligen kan de upptäckta videoobjekten kategoriseras i fördefinierade grupper av människor och andra objekt genom att använda SVM-klassificerare. Experimentella resultat från realtidsvideo tillhandahålls som visar metodens effektivitet.
Hou REF införde en snabb metod för detektering och klassificering av människor med hjälp av HOG-funktioner och klassificering av Support Vector Machine (SVM).
Fast Human Detection Using Motion Detection and Histogram of Oriented Gradients
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}