I detta dokument presenterar vi en ny metod för fotgängardetektering som kombinerar Random Forest och Dominant Orientation Mallar (DOT) för att uppnå toppmodern noggrannhet och, vilket är ännu viktigare, för att påskynda körhastigheten. DOT kan betraktas som en binär version av Histogram av Orienterade Gradients (HOG) och ger därför tidseffektiva egenskaper. Eftersom magnitudinformation kastas överbord, försämrar den dock upptäcktsfrekvensen när den direkt införlivas. Vi föreslår en ny mallmatchning delning funktion med hjälp av DOT för Random Forest. Det delar en funktion utrymme på ett icke-linjärt sätt, men har en mycket låg komplexitet upp till binär bit-wise operationer. Experiment visar att vår metod ger mycket överlägsen hastighet med jämförbar noggrannhet till toppmoderna fotgängardetektorer. Genom att kombinera en holistisk och en patch-baserad detektorer på ett kaskad sätt, påskyndar vi detektionshastigheten för Hough Forest, en tidigare konst med hjälp av Random Forest och HOG, med cirka 20 gånger. Den erhållna hastigheten är 5 bilder per sekund för 640 × 480 bilder med 24 skalor.
Tang och al. REF presenterar en ny metod för fotgängardetektering som kombinerar Random Forest och DOT-funktion för att uppnå snabb detektion, men DOT-funktionen används för att representera holistisk mall som har visat sig oflexibel för att upptäcka objekt med intraklassvariationer.
Fast Pedestrian Detection by Cascaded Random Forest with Dominant Orientation Templates
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}