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中文摘要：
针对传统行人检测中使用行人全局特征表示能力不足以及遮挡行人检测率较低的问题,本文提出了基于Fisher vector的人体部件行人检测算法。算法用Fisher vector来量化人体部件的HOG特征,并用支持向量机学习训练得到人体整体分类器和部件分类器;然后用Hough投票对整体分类器和部件分类器的分类结果进行投票,得分最高者代表行人位置;最后用非极大值抑制消除虚警。通过在标准行人库上进行试验,并和当前常用行人检测算法做对比。实验结果表明,本文提出的方法对复杂场景中的多尺度行人检测及行人遮挡检测、具有较好的准确性和鲁棒性。
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