"基于轮廓线索的实时人体检测" 本文提出了一种实时并且精准的人体检测架构 C4,该架构可以达到 20 帧每秒的检测速度,且不需要使用 GPU 等硬件。该架构的成功源于以下两点:第一,相邻像素差值的符号是描述轮廓的关键信息;第二,CENTRIST 描述子非常适合做人体检测,因为它编码了符号信息并且可以隐式地表达全局轮廓。 在人体检测领域中,计算效率尤其重要,因为实时检测是很多现实应用的先决条件。然而,至少还有两个重要问题没有得到解决:实时检测速度非常重要,因为实时检测是很多现实应用的先决条件;确定最重要的信息源,因为 HOG 和 LBP 特征在人体检测中取得了成功,但我们还不是很清楚的了解这些特征中最重要的信息是什么,或者说,为什么这些特征可以取得这么好的检测效果。 本文主要解决了两个问题。第一,通过一系列精心设计的实验表明表征身体外沿的轮廓特征可以提供人体检测的重要信息。我们发现相邻像素差值的符号对于表示轮廓至关重要,但差值的大小没有符号信息重要。第二,我们提出用轮廓线索(contour cues)进行人体检测,并表示成熟的 CENTRIST 特征非常适合人体检测。CENTRIST 编码了像素差值的符号信息,并且可以表示全局(大规模)轮廓。 CENTRIST 特征在速度上非常吸引人,我们提出了一种不包括图像预处理和特征向量归一化的评价方法。事实上,没有必要显式地计算 CENTRIST 特征向量,因为它已经无缝的嵌入在分类器中,能够达到视频流检测速度。我们使用层级分类器,所以将此方法叫做 C4:detecting humanContour using aCascadeClassifierand theCENTRISTdescriptor。 C4 可以在不使用 GPU 的单线程上实现精确地实时人体监测。在实验结果中,我们用两种评价方法展示实验结果,第一,在一个标准人体检测数据集上的实验结果;第二,在线检测结果,即在 iRobot PackBot 上的实验结果。特别的,我们还展示了基于实时行人检测的行人跟踪。 人体检测的精确度仍是主要研究方向,尤其是在低 FPPI(False Positive Per Image)时的高检测率。在此方面的研究主要向两个方向发展:特征和分类器。人体检测中使用过各种特征,例如 Haar、edgelet、HOG、LBP 等。边缘在不同方向上的强度分布似乎可以有效地在图像中捕获人体。近来,LBP(Local Binary Pattern)方法的变体也表现出很大潜力。 在分类器方面,线性 SVM 由于速度快而被广泛使用,最近人体检测趋向于联合多种信息源,例如颜色、局部纹理、边缘、运动等等,引入更多信息通道会提高检测精度,但同时也会增加检测时间。 本文提出了一种实时而精准的人体检测架构 C4,该架构可以达到 20 帧每秒的检测速度,且不需要使用 GPU 等硬件。该架构的成功源于 CENTRIST 描述子的使用,该描述子编码了符号信息并且可以隐式地表达全局轮廓。
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![exr](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![avatar-default](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/lazyLogo2.1882d7f4.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/62eaf694c37c4cb6a8d538f9372248f9_u012564690.jpg!1)
- 粉丝: 540
- 资源: 14
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
最新资源
![feedback](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![feedback-tip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)