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 REF använde en kombination av intensitetsbaserade rektangulära och lutningsbaserade funktioner.
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']}