10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.049
基于归一化目标像素的人群密度估计方法
由于像素统计方法在提取高密度人群特征时,可能会导致在计算感兴趣区域(ROI)中的人数时出现较大的误差,因此提出归一化前景目标像素提取人群特征,并采用支持向量机(SVM)对ROI中的人群密度进行估计.首先利用混合高斯模型消除背景,并用Otsu算法提取人群目标,然后进行归一化前景目标像素的人群特征提取,最后利用支持向量机DAG算法实现人群密度分类,并与人工神经网络方法、基于像素的和基于纹理的方法进行了对比.实验结果表明正确检测率可达到95％.
人群密度估计、归一化前景目标、人群特征、支持向量机
33
TP391.41(计算技术、计算机技术)
2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
212-214,296
