基于SVM-LeNet模型的行人檢測
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標簽：行人檢測(3449)
在方向梯度直方圖（ HOG）聯合支持向量機（SVM）算法（HOG-SVM）和LeNet網絡模型基礎上，提出了HOG與卷積神經網絡（CNN）融合的行人檢測算法（SVM-LeNet）。采用多尺度滑動窗口提取HOG特征并送入SVM分類器，根據后驗概率判斷候選區(qū)，隨后運用CNN算法剔除誤檢窗口。為解決單個目標被多個候選區(qū)域框定的問題，使用非極大值抑制算法（NMS）進行多矩形融合，保留檢測區(qū)域中后驗概率最大的窗口抑制與其重疊的檢測窗口。分類過程中，以候選區(qū)域在SVM和LeNet中后驗概率為依據判斷行人區(qū)域。實驗結果表明，與HOG-SVM和LeNet行人檢測算法相比，該算法在準確率和召回率上有明顯優(yōu)勢。
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